PPGEM - Doutorado (Teses)

URI permanente para esta coleçãohttp://www.hml.repositorio.ufop.br/handle/123456789/11189

Navegar

Filtrar resultados informando as primeiras letras
Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Especificação de rochas ornamentais utilizadas na construção civil aplicando técnicas de estatística multivariada e aprendizado de máquina.
    (2023) Zagôto, Juliano Tessinari; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino; Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Santos, Tatiana Barreto dos; Frasca, Maria Heloisa Barros de Oliveira; Klen, André Monteiro
    O Brasil é mundialmente reconhecido como potência produtora e exportadora de rochas ornamentais. Com grande beleza estética e qualidades físico-mecânicas inquestionáveis, as rochas ornamentais brasileiras estão espalhadas por grandes obras no mundo. Nessa perspectiva, este trabalho visa estabelecer um índice de qualidade e um critério de seleção de rochas ornamentais para revestimentos aplicados na construção civil. Para isso foi elaborado um banco de dados dos resultados dos ensaios de caracterização tecnológica de 285 amostras de rochas naturais, adotados como variáveis. Esse estudo propôs um índice de qualidade para as rochas ornamentais utilizando-se dos valores dos parâmetros tecnológicos gerais de referência, atribuindo pesos a eles e conforme o ambiente no qual a rocha é aplicado. Os ambientes foram definidos como A (piso interno seco de baixo tráfego), B (parede interna seca), C (parede interna molhada), D (parede externa), E (bancada interna seca), F (bancada interna molhada), G (bancada externa) e H (outras aplicações). Com o auxílio do software estatístico livre R foram utilizados métodos de estatística multivariada e de aprendizado de máquina. Da análise de componentes principais, pudemos extrair que as três primeiras componentes explicam aproximadamente 51% do problema. Da análise de agrupamentos foram gerados 5 (cinco) grupos classificados como G1 (Grupo dos Quartzitos), G2 (Grupo dos Granitos), G3 (Grupo majoritariamente formado por Granitos), G4 (Grupo majoritariamente formado por Granitos ricos em granada ou grupo dos Gnaisses) e G5 (Grupo dos Mármores). A partir daí, foram realizadas as estatísticas descritivas intra e inter grupos. De posse dos grupos formados, foi treinada uma árvore de decisão capaz de indicar uma rocha para um determinado ambiente com altíssimo grau de acerto. A acurácia da árvore de decisão foi de 0,96 e o Índice Kappa 0,95. O trabalho apresenta uma nova abordagem para indicar assertivamente uma rocha natural para um determinado ambiente, diminuindo a subjetividade por meio de um sistema de classificação. Apesar da complexidade matemática das técnicas adotadas, os resultados gerados são de fácil interpretação e simples visualização.