EM - Escola de Minas
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A Escola de Minas de Ouro Preto foi fundada pelo cientista Claude Henri Gorceix e inaugurada em 12 de outubro de 1876.
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Item Aplicação de métodos de agrupamento para definição de famílias de descontinuidades.(2009) Lana, Milene Sabino; Leite, Leonardo de Freitas; Cabral, Ivo EyerEste trabalho teve como objetivo a aplicação de métodos numéricos e clássicos de agrupamento para definição de famílias de descontinuidades, com vistas à sua utilização em estudos de estabilidade de taludes rochosos. Em geral se utilizam métodos clássicos, que implicam no emprego de diagramas de densidade de pólos para a definição desses conjuntos. Entretanto podem ocorrer dúvidas na interpretação das famílias de descontinuidades formadas, principalmente quando a freqüência das diversas famílias de descontinuidades é muito distinta. Nesses casos a utilização de métodos numéricos para definição das famílias, associados aos métodos clássicos para interpretação, validação e representação das famílias é interessante, pois os dois se complementam. Os dados utilizados para demonstrar a aplicação do método proposto foram obtidos através de vários levantamentos geotécnicos realizados em um talude de mina, ao longo de encosta urbana e num talude de rodovia, onde foram medidas as atitudes das descontinuidades. Programas desenvolvidos em linguagem FORTRAN foram utilizados para agrupamento das famílias de descontinuidades. Os valores médios de atitude para cada família e seus parâmetros de dispersão também foram obtidos pelo ajuste dos dados a uma função de distribuição de probabilidades. Observações de campo demonstraram que o método apresenta bons resultados na definição das famílias de descontinuidades.Item Application of symbolic data analysis for structural modification assessment.(2010) Cury, Alexandre Abrahão; Crémona, Christian; Diday, EdwinStructural health monitoring is a problem which can be addressed at many levels. One of the more promising approaches used in damage assessment problems is based on pattern recognition. The idea is to extract features from the data that characterize only the normal condition and to use them as a template or reference. During structural monitoring, data are measured and the appropriate features are extracted as well as compared (in some sense) to the reference. Any significant deviations from the reference are considered as signal novelty or damage. In this paper, the corpus of symbolic data analysis (SDA) is applied on the one hand for classifying different structural behaviors and on the other hand for comparing any structural behavior to the previous classification when new data become available. For this purpose, raw information (acceleration measurements) and also processed information (modal data) are used for feature extraction. Some SDA techniques are applied for data classification: hierarchy divisive methods, dynamic clustering and hierarchy agglomeratives chemes. Resultsregarding experimental performed onarail way bridge in France are presented in order to show the efficiency of the described methodology. The results show that the SDA methods are efficient to classify and to discriminate structural modifications either considering the vibration data orthe modal parameters. In general, both hierarchy divisive and dynamic cloud methods produce better results compared to those obtained by using the hierarchy agglomerative method. More robust results are given by modal data than By measurement data