Navegando por Assunto "Concrete mix design"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Otimização multiobjetivo de misturas de concreto utilizando xgboost e algoritmo genético: uma abordagem sustentável baseada em IA(2025-09-16) SANTOS, Isaac Moraes dos; SILVA, Edilson Morais Lima e; http://lattes.cnpq.br/5216270980191539; https://orcid.org/0000-0003-4733-3200Este trabalho propõe uma abordagem inovadora para a otimização multiobjetivo de misturas de concreto, visando conciliar resistência mecânica, redução de custos e diminuição da pegada de carbono (CO₂). A metodologia integra o algoritmo preditivo XGBoost, com quantificação de incertezas, e o algoritmo genético NSGA-II para otimização. O XGBoost foi refinado para prever a resistência do concreto, enquanto o NSGA-II explorou soluções que equilibram os múltiplos objetivos de desempenho e sustentabilidade. Os resultados demonstram a eficácia do modelo de machine learning na otimização de misturas de concreto, validando estatística e matematicamente sua precisão e robustez em comparação com métodos tradicionais. Este estudo destaca o potencial da inteligência artificial para aprimorar a engenharia civil, oferecendo ferramentas para decisões mais informadas e sustentáveis. Futuras etapas incluem a realização de ensaios laboratoriais para validação prática dos resultados computacionais, consolidando a aplicabilidade da abordagem em um contexto real. Palavra-chave: Otimização Multiobjetivo; Concreto; Machine Learning; XGBoost; Algoritmo Genético; Sustentabilidade; Resistência a Compressão; Traço de Concreto.