Nathalia Pizzol de Oliveira
Título
ANÁLISE PROBABILÍSTICA DA CAPACIDADE DE CARGA DE ESTACAS DO BRT TRANSOESTE
Orientador(es)
Renato Nascimento Elias
Resumo
Este trabalho apresenta uma análise probabilística da capacidade de carga das fundações de uma laje estaqueada executada em Guaratiba, RJ. Foi empregada uma metodologia baseada no teorema de Bayes visando a atualização da resistência das estacas. Inicialmente, foram estimados os valores “a priori” (fase de projeto) através de métodos semi-empíricos baseados nos resultados de SPT. Na segunda fase, foi obtida a “função de verossimilhança” que utiliza as estimativas de carga com base nos dados de cravação e características de campo. A partir das distribuições probabilísticas encontradas, foi aplicada a Teoria de Bayes, determinando-se a distribuição de capacidade de carga “a posteriori”. Os resultados obtidos indicam que a distribuição de capacidade de carga “a posteriori” possui uma menor dispersão de valores do que a distribuição “a priori”. Isso evidencia a redução de incertezas com o acréscimo de dados executivos e consequente aumento da confiabilidade quanto à capacidade de carga das estacas. Além disso, também foi realizada uma análise de confiabilidade da fundação através de uma abordagem probabilística, obtendo o índice de confiabilidade e probabilidade de ruína mais próximos da realidade.
Abstract
This study presents a probabilistic analysis of the load-bearing capacity of the foundations of a piled raft constructed in Guaratiba, RJ, Brazil. A methodology based on Bayes’ theorem was employed to update the resistance of the piles. Initially, prior estimates (design phase) were obtained using semi-empirical methods based on SPT results. In the second phase, a likelihood function was derived using load estimates based on driving records and field characteristics. Based on the resulting probabilistic distributions, Bayesian inference was applied to determine the posterior distribution of pile load capacity. The posterior distribution exhibited reduced dispersion compared to the prior distribution, indicating a decrease in uncertainty due to the incorporation of construction-phase data, thereby increasing the reliability of the pile capacity assessment. Furthermore, a reliability analysis of the foundation was carried out using a probabilistic approach, yielding reliability indices and failure probabilities more consistent with realworld conditions.
