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2020_ErickFioroteLeiteDaSilva_tcc.pdf1,9 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorAndrade, Michelle-
dc.contributor.authorSilva, Erick Fiorote Leite da-
dc.identifier.citationSILVA, Erick Fiorote Leite da. Sistema especialista para a classificação de relevo para elaboração de projetos de infraestrutura de transporte rodoviário. 2020. 90 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Civil) — Universidade de Brasília, Brasília, 2020.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2020.pt_BR
dc.description.abstractA classificação de relevo no Brasil é feita de maneira essencialmente subjetiva, pois não há limites claros para definição deum relevo plano, ondulado ou montanhoso. Ressalta-se que a escolha dentre essas três classificações está associada à minimização do custo e dos impactos ambientais para adaptar o traçado às condições de relevo da região na ocasião de implantação da infraestrutura. Dessa forma, entende-se que a classificação objetiva de relevo pode contribuir para melhoria da qualidade dos projetos de infraestrutura rodoviária em termos de custo e de impacto ambiental. Nesse contexto, a concepção de um sistema fuzzy especialista pode reduzir as incertezas que envolvem a classificação de relevos, subsidiando as demais tomadas de decisões que envolvem um projeto de infraestrutura rodoviário. Diante do exposto, o objetivo desse trabalho é desenvolver um sistema especialista que viabilize a classificação automática de relevos, empregando a lógica fuzzy. O classificador fuzzy foi construído a partir da definição das variáveis declividade média e variação da declividade, e do conhecimento dos especialistas, que foi extraído através de um questionário, respondido por 28 especialistas. Foram elaboradas as funções de pertinência e a base de regras, através dos resultados do questionário, e com isso foi possível construir o classificador. Os outputs foram satisfatórios, comparados às respostas dos especialistas, logo é notável que a lógica fuzzy se destaca como uma eficiente alternativa para a automatização da classificação de relevo para projetos de infraestrutura de transportes rodoviários.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordRelevopt_BR
dc.subject.keywordInfraestrutura rodoviáriapt_BR
dc.titleSistema especialista para a classificação de relevo para elaboração de projetos de infraestrutura de transporte rodoviáriopt_BR
dc.title.alternativeExpertsystem for relief classification for highway transport infrastructure project designpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2022-04-28T10:38:49Z-
dc.date.available2022-04-28T10:38:49Z-
dc.date.submitted2020-12-10-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/30527-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
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dc.contributor.advisorcoLanzaro, Gabriel Andrade-
dc.description.abstract1Terrain is classifiedvery subjectively in Brazil, as there are no clear limits for defining a level, rolling, or mountainous terrain. It’s noteworthy that the choice of these three classificationsis associated with the minimization of the cost and of environmental impacts related to adaptingthe route to the relevant conditions of the region at the time of the infrastructure implementation. Thus, an objectiveterrain classification can contribute to ahighway infrastructure designimprovementin terms of cost and environmental impacts.The design of anfuzzy expert system can reduce the uncertainties regarding the terrain classification,and it maysubsidizeother decision-making strategies involving an highway infrastructure design.Given the above, the objective of this work is to develop anexpert system that enables the automatic terrain classification, using fuzzy logic.The fuzzy-ruled based classifier was built from the definition of the variablesmean slope and slope variation,and the experts’knowledge, that wasextracted through a questionnaire, replied by 28 experts. The membershipfunctions and the fuzzy rule-based were elaborated, through the results of the questionnaire, and with that it was possible to build the classifier. The classifier’s outputs were satisfactory, compared to the expert’sanswers, thenit’s notable that the fuzzy logic stands out as an efficient alternative for the automation ofthe terrain classificationfor highway transport infrastructure design.pt_BR
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