Análise de confiabilidade geotécnica de estruturas de contenção em balanço
Modelagem Numérica, Python, Solo arenoso, ELU, ELS.
Estruturas geotécnicas estão sujeitas a diversas incertezas. Essas incertezas são decorrentes da variabilidade natural das propriedades do solo e do conhecimento limitado dos diversos eventos envolvidos. A avaliação de incertezas em projetos geotécnicos pode ser conduzida mediante aplicação da teoria da confiabilidade que permite quantificar as incertezas das variáveis pertinentes. Apesar da adoção de analises probabilísticas em normas internacionais e do significativo número de pesquisas científicas, pode-se dizer que, no Brasil, análises com esse tipo de filosofia de projeto ainda são escassas, especialmente, no caso de estruturas de contenção. Desse modo, esse trabalho apresenta o desenvolvimento e aplicação de rotinas de cálculo para analisar a confiabilidade geotécnica de contenções em balanço. O primeiro grupo de rotinas foi desenvolvido para análise de confiabilidade para Estado Limite Último (ELU) através do método FORM (First Order Reliability Method) e de simulação de Monte Carlo. O segundo grupo de rotinas avalia a confiabilidade para Estado Limite de Serviço (ELS) mediante simulação de Monte Carlo. As rotinas foram desenvolvidas com a linguagem Python. Para a avaliação do ELS utilizou-se o software de elementos finitos Plaxis 2D para obter os valores de deslocamento horizontal. Uma estrutura de contenção com características usualmente executadas na cidade de Natal-RN foi escolhida para aplicação das rotinas e de um estudo paramétrico. A variável de maior influência para a contenção em balanço foi o ângulo de atrito do solo. A mudança do coeficiente de variação do ângulo de atrito do solo não alterou a confiabilidade final da contenção devido à mesma ter uma ficha superdimensionada. Mantendo a profundidade de escavação constante, o aumento da ficha fez cair rapidamente à probabilidade de falha e os pontos de projeto do FORM. Para o ELS, o aumento do deslocamento horizontal máximo diminuiu a probabilidade de falha e aumentou o índice de confiabilidade seguindo uma tendência linear. A utilização da distribuição lognormal diminui a probabilidade de falha tanto no ELU quanto no ELS.