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Analysis of tensioned foundations with the application of bayesian theory
- Source :
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), instacron:UERJ
- Publication Year :
- 2019
- Publisher :
- Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2019.
-
Abstract
- Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-06T19:00:26Z No. of bitstreams: 1 Emanuela Melo Soares da Silva.pdf: 8277116 bytes, checksum: 41727dfcd02ab67e894add140cf5dbbb (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-06T19:00:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Emanuela Melo Soares da Silva.pdf: 8277116 bytes, checksum: 41727dfcd02ab67e894add140cf5dbbb (MD5) Previous issue date: 2019-05-02 The Soil Mechanics area brings with it a range of uncertainties, in particular regarding to foundations. Some uncertainties are due to loading conditions, peculiarities in construction processes, field investigation data and soil variability, among many others that may directly influence the bearing capacity of the foundations. When it comes to foundations under no conventional forces on construction, as is the case of uplift loads, these uncertainties become higher, whereas the dubiety and the adaptability add up to the above mentioned conditions of calculation methods. The present research objective is the presentation of different calculation methods to tensile foundations and the reliability study of these methods with conceptual and scientific analyses. In this process, will be performed by means of the Bayesian Theory, using the updated uplift load test data. Several observations can be made about the available methods to foundations submitted to uplift loads and the corresponding applicability to each type of foundation, like shallow or deep foundations. The continuity of this study can direct to the improvement of calculation methodologies to bearing capacity of different types of tensile foundations and, then, a greater security. A área da Geotecnia traz consigo uma gama de incertezas, em especial no que se refere às fundações. Boa parte dessas incertezas são inerentes às condições de carregamentos, às nuances dos processos executivos, poucos dados de investigação e variabilidade do solo, entre tantas outras que têm influência direta na estimativa de capacidade de carga das mesmas. Em se tratando de fundações solicitadas a esforços não convencionais à construção civil, como é o caso de esforços de tração, tais incertezas se tornam ainda maiores, visto que se soma às condições já citadas também a dubiedade e adaptabilidade de métodos de cálculo. O objetivo da presente dissertação é a apresentação de diferentes métodos de cálculo para fundações solicitadas à tração e o estudo da confiabilidade desses métodos através de análises conceituais e técnicas. Neste processo, será utilizado conceito da Teoria Bayesiana, utilizando dados de ensaios de provas de carga à tração para atualização dos resultados esperados. Várias observações poderão ser realizadas acerca dos métodos disponíveis para cálculo de fundações sob efeito de tração e a aplicabilidade dos métodos desenvolvidos em cada tipo de fundação, seja direta, indireta e/ou indireta com alargamento de base. A continuidade deste estudo pode direcionar ao aprimoramento das metodologias de cálculo para estimativa de capacidade de carga de diferentes tipos de fundação solicitadas a esforços de tração levando, consequentemente, à maior segurança do empreendimento.
- Subjects :
- Reliability (Engineering)
Case Study
Confiabilidade (Engenharia)
Civil Engineering
ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL [CNPQ]
Fundações (Engenharia)
Foundations (Engineering)
Geotechnical engineering
Bayesian theory of statistical decision
Engenharia geotécnica
Teoria bayesiana de decisão estatística
Fundações tracionadas
Engenharia civil
Estudo de Caso
Tensioned Foundations
Subjects
Details
- Language :
- Portuguese
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), instacron:UERJ
- Accession number :
- edsair.od......3056..da82f4bd7fb80cc9fa134202c1b360b4