@MASTERSTHESIS{ 2018:495711246,
 	title = {Estimativa da capacidade de carga de funda??es profundas utilizando rede neural artificial},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/828",
 	abstract = "As redes neurais artificiais (RNA) v?m se mostrando como uma ferramenta matem?tica computacional alternativa, para a predi??o do comportamento de fen?menos, inclusive na engenharia geot?cnica. Destacando sua aplica??o no estudo da determina??o da capacidade de carga de estacas. Neste trabalho, desenvolveram-se tr?s modelos para a predi??o da capacidade de carga, de estacas pr?-moldadas de concreto armado e do tipo h?lice cont?nua. Para a constru??o destes modelos foram utilizados dados coletados na literatura t?cnica, de prova de carga est?tica e de carregamento din?mico, caracter?sticas geom?tricas das estacas e resultados de ensaios de sondagem de simples reconhecimento com SPT,de diversas regi?es do Brasil e diferentes tipos de solos. A capacidade de predi??o dos modelos produzidos foram aferidas a partir da compara??o com os resultados obtidos com os m?todos de Aoki-Velloso (1975) e D?court-Quaresma (1978), para estaca pr?-moldada de concreto armado, e Aoki-Velloso (1975) e D?court (1996) para as estacas tipo h?lice cont?nua. Os resultados indicam que os modelos produzidos apresentam grande potencial para a predi??o da capacidade de carga das estacas avaliadas, uma vez que, os resultados obtidos mostraram-se com n?veis de erros semelhantes aos dos m?todos utilizados na compara??o.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em Engenharia Civil e Ambiental},
 	note = {DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA}
}