| Summary: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === Nos diversos segmentos da Geotecnia e em especial na área de fundações, o engenheiro se depara com uma série de incertezas. Algumas destas incertezas são inerentes à variabilidade local do solo, às condições de carregamento, aos efeitos do tempo, às diferenças nos processos executivos, erros de sondagens, que influenciam diretamente a estimativa da capacidade de carga da fundação, seja por ocasião de seu carregamento estático, seja durante ou logo após a cravação. O objetivo desta dissertação é a adaptação, a estacas em terra (onshore), de um procedimento concebido originalmente para emprego em estacas offshore, que trata da atualização da estimativa da resistência durante a cravação, com base em registros documentados durante a execução. Neste procedimento a atualização é feita através da aplicação dos conceitos da análise Bayesiana, assumindo que os parâmetros da distribuição probabilística utilizada sejam variáveis randômicas. A incerteza dos parâmetros é modelada por distribuições a priori e a posteriori. A distribuição a posteriori é calculada pela atualização da distribuição a priori, utilizando uma função de máxima verossimilhança, que contém a observação obtida dos registros de cravação. O procedimento é aplicado a um conjunto de estacas de um extenso estaqueamento executado na Zona Oeste do Rio de Janeiro. As estimativas atualizadas são posteriormente comparadas aos resultados dos ensaios de carregamento dinâmico. Várias aplicações podem surgir com o emprego deste procedimento, como a seleção das estacas que, por apresentarem reduzido valor de estimativa atualizada de resistência, ou uma maior incerteza desta estimativa, devam ser submetidas a provas de carga. A extensão deste estudo a diferentes tipos de estacas em perfis de solo de natureza distintos poderá levar ao desenvolvimento de sistemas mais adequados de controle de execução, capazes de identificar as principais incertezas presentes nos diferentes tipos de execução de estacas, contribuindo assim para a otimização de futuros projetos de fundações. === In several branches of Soil Mechanics, particularly on foundation design, engineers are faced with a series of uncertainties. Some uncertainties are due to local soil variability, loading conditions, time effects, differences in construction processes, errors in soil borings that may directly influence the bearing capacity of the foundation during static loading or after its driving, among others. The present research aimed at the adaptation of a procedure originally conceived for offshore piles for use also in onshore piles. It consists in updating the soil resistance estimated during driving, based on driving records. In this approach the updating is performed by the application of Bayesian analysis, assuming that the parameters of the probabilistic distribution are random variables. The uncertainties of the parameters are modeled by a-priori and a-posteriori distributions. The a-posteriori distribution is calculated by updating the a priori distribution, using a maximum likelihood function which contains the information obtained from available driving records. The procedure is applied to piles from an extensive piling of a construction located in the West Zone of Rio de Janeiro City. The updated estimates are then compared to results of dynamic loading tests. Different practical applications can arise by using this procedure, as a better selection of piles for loading tests among those with the lowest updated bearing capacity or the greatest uncertainty in the updated predictions. The extension of this study to different pile types in soil profiles of distinct nature may lead to the development of more adequate rules for execution control, thus contributing to the optimization of future deep foundations design.
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