Programa de Pós-Graduação em Geotecnia. Núcleo de Geotecnia, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-10-16T16:50:52Z
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Previous issue date: 2015 / O agrupamento de descontinuidades em famílias nem sempre é uma tarefa trivial, particularmente quando se utiliza apenas o diagrama de frequência de polos, método clássico. Este, em alguns casos, apresenta caráter subjetivo, uma vez que o tamanho da área da célula de contagem, a sobreposição entre os agrupamentos e a presença de outliers dificultam a definição visual das famílias. Nestes casos, é útil a aplicação de métodos numéricos em conjunto com o método clássico. Para isso, este trabalho propõe um algoritmo baseado no método Fuzzy K-means que permite agrupar as descontinuidades em famílias sem a influência das fontes de erro do método clássico. Além disso, o trabalho traz, como principais contribuições, um novo método de inicialização do Fuzzy K-means, fundamentado na distribuição de probabilidades de Fisher para dados esféricos, que torna o algoritmo insensível a escolha dos centros iniciais, adaptação de quatro medidas de validação do Espaço Euclidiano para o Espaço Esférico a fim de auxiliar na definição do número de famílias e critérios para identificação de outliers e da região de sobreposição. Os resultados do algoritmo se mostraram satisfatórios quando comparados ao método clássico e aos principais métodos numéricos, utilizando, como referência, cinco conjuntos de fraturas estudados na literatura e aplicados por diversos autores para validação das técnicas numéricas de agrupamento de descontinuidades. _______________________________________________________________________________ / ABSTRACT: The clustering of discontinuity sets is not always a trivial task, especially when only the pole density diagram is used, the classical method. This process is subjective once the size of the counting circle, the pole overlapping and the presence of outliers between families make difficult the definition of their characteristics. In these cases, it is useful to apply numerical and classical methods together. For that, this work proposes an algorithm based on the Fuzzy K-means method, that allows the clustering of the discontinuities into families without the influence of sources errors of the classical method. In addition, this work brings as major contributions, a new initialization method of the Fuzzy K-means, based on the Fisher’s probability distribution for spherical data, which makes the algorithm insensitive to the selection of initial centers, the adaptation of four validation measures from Euclidean Space to Spherical Space in order to help the definition of the number of families and criteria for identification of outliers and the pole overlapping region. The algorithm results were satisfactory compared to the classical method and the main numerical methods, using as reference five fracture sets studied in the literature and applied by various authors for validation of numerical techniques of discontinuity clustering.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/5705 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Klen, André Monteiro |
| Contributors | Lana, Milene Sabino |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFOP, instname:Universidade Federal de Ouro Preto, instacron:UFOP |
| Rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor, 14/10/2015, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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