Divisão de Engenharia Civil Ano: 2020

(Turma 2020, TGs 2020)

Estimativa paramétrica de custo de obras com o uso de redes neurais artificiais (pdf 14,48 MB)

Autor: Pedro Teixeira Rodrigues

Orientador(es): Maryangela Geimba Lima e Priscila Caterine de Brito Cataldi

Relator(es): João Claudio Bassan de Moraes

Ano: 2020

Resumo:

"O objetivo do trabalho é estudar e analisar o custo de obras públicas a partir de redes neurais artificiais a partir do contexto orçamentário da Comissão de Obras do Depar­ tamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial, responsável pela execução de reformas e construções para organizações militares da Força Aérea Brasileira. A orçamentação de obras públicas é um exercício de previsão que tem como processo três etapas para gar rantir o detalhamento do orçamento a ser construído. A primeira etapa do processo é a estimativa de custos onde se define a ordem de grandeza do custo. Em seguida, é possível já estimar o valor de cada tipo de serviço, através do orçamento preliminar. Por fim, o orçamento é considerado finalizado após o cálculo do orçamento analítico. A partir das características da obra, do contexto local e da tabela de descritivos de ser­ viços contidos em cada projeto, o modelo matemático preditivo apresentado será capaz de mensurar a ordem de grandeza e o custo estimado para futuras obras da mesma natureza, colaborando primordialmente na etapa de estimativa de custos. É possível desenvolver o presente estudo de forma a impactar também o orçamento preliminar, definindo a contri­ buição orçamentária de cada tipo de serviço envolvido no processo. Conforme detalhado nos objetivos do projeto, o trabalho visa modelar uma rede neural que se adeque ao contexto, à situação e às características da orçamentação de obras públicas que se relacionam com os projetos e serviços planejados pela Comissão de Obras do Departamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial. Dessa maneira, a integralidade da base de dados utilizada se originará exclusivamente dos arquivos da equipe responsável pela orçamentação dentro do instituto. Buscou-se levar em consideração a especificidade e a temporalidade de cada tipo de obra que foi levada em consideração na construção da base de dados da rede neural. Todo o processo foi desenvolvido a partir do tratamento das planilhas disponibilizadas e do algoritmo Neural Net Fitting do software MATLAB que desenvolve RNAs, conjunto de equações diferenciais não lineares com parâmetros ajustáveis através dos dados disponíveis, composta por várias unidades de processamento que são conectadas por canais de comunicação associados a determinado peso. "

Abstract:

"The objective of the work is to study and analyze parametric estimates of the cost of public works based on artificial neural networks from the budgetary context of the Works Commission of the Department of Aerospace Science and Technology (CO-DCTA), responsible for the execution of reforms and constructions for military organizations of the Brazilian Air Force (FAB). The budgeting of public works is a forecasting exercise that has three steps that guarantee the improvement and detailing of the budget to be built. The first stage of the process consists of estimating costs where the order of magnitude of the initial cost is already defined. Then, it is possible to estimate the cost of each type of service involved in the project, through the preliminary budget. Finally, the budget is considered finalized after calculating the analytical budget. Based on the characteristics of the work, the local context and the table of descriptions of services contained in each project, the predictive mathematical model presented will be able to measure the order of magnitude and the estimated cost for future works of the sarne nature, collaborating primarily in the stage cost estimation. Still, it is possible to develop the present study in order to also impact the preliminary budget, defining with greater support the budgetary contribution of each type of service involved in the process. As detailed in the project objectives, the work aims to model a neural network that fits the context, the situation and the characteristics of the budgeting of public works that relate to the projects and services planned by the Works Commission of the Department of Aerospace Science and Technology . ln this way, the completeness of the database used for the definition and choice of variables will originate exclusively from the files of the team responsible for budgeting within the institute. We sought to take into account the specificity and temporality of each type of work that was taken into account in the construction of the neural network database. The whole process was developed from the treatment of the spreadsheets provided and the Neural Net Fitting algorithm of the MATLAB software that develops Artificial Neural Networks, a set of non-linear differential equations with adjustable parameters through the available data, composed of several processing units that are connected communication channels associated with a certain weight. Mathematically speaking, Artificial Neural Networks are a set of non-linear differential equations with parameters adjustable through the available data. It consists of several processing units that are connected by communication channels that are associated with a certain weight. Units do operations only on their local data, which is input received by their connections. The following work will be developed from a multi-layered neural network and will present the construction of the solution and the possibilities of future evolution for the project."