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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/52918
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Nobre Júnior, Ernesto Ferreira | - |
dc.contributor.author | Magalhães, Fabrício Helder Mareco | - |
dc.date.accessioned | 2020-07-15T01:16:17Z | - |
dc.date.available | 2020-07-15T01:16:17Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.citation | MAGALHÃES, F. H. M. Procedimentos para estimar a irregularidade longitudinal do pavimento por meio de veículos calibrados, utilizando-se dados de aceleração vertical obtidos de smartphones. 2019. 103 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/52918 | - |
dc.description.abstract | Currently, recent national and international surveys have been developed relating the signals provided by the accelerometers, installed in smartphones, to the International Roughness Index - IRI. Although these researches demonstrate that smartphones can be a viable tool for the evaluation of longitudinal irregularity, there are still doubts about the procedures that have been carried out to verify the irregularity, mainly in regard to obtaining the mathematical models of calibration of the vehicles. In this study, two experimental sections of road pavement were selected in which their respective International Roughness Index values were calculated by the Level and Rod method and the vertical acceleration signals data, later converted to RMSVA (Root Mean Square Vertical Acceleration) by means of a smartphone attached to the HB 20 and SUV ix35 vehicles with operating speeds ranging from 20 to 100 km/h. The first section was used to obtain the mathematical models for vehicle calibration and the second section was used to validate the models. Relating the RMSVA and IRI data obtained for the first section, a strong correlation between these variables was verified for the operational speeds of 40, 60 and 80 km/h for both vehicles used. From the strong correlation between these variables, 24 simple and multiple regression models were formulated and tested for each type of vehicle. Among the criteria established in the analysis, only one model was selected for the ix35 SUV and two models for the HB 20 vehicle, with simple regression models for both vehicles. Next, the reference IRI of the second stretch was compared using the Level and Rod method with IRI estimated by the selected models, considering the respective lower and upper prediction limits for each model, with 95% confidence. For the SUV ix35 vehicle, it was found that the relationship between the mean of the estimated IRI values and the mean of the reference IRI was 94%. For the HB 20 vehicle, this ratio reached, for both models, an average ratio of 97%. Therefore, it was concluded that the procedures described in this work can be used in the calibration of systems that use vertical acceleration data coming from smartphones to predict the longitudinal unevenness of the pavement. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Transportes | pt_BR |
dc.subject | Smartphones | pt_BR |
dc.subject | Pavimentos | pt_BR |
dc.subject | Procedures | pt_BR |
dc.title | Procedimentos para estimar a irregularidade longitudinal do pavimento por meio de veículos calibrados, utilizando-se dados de aceleração vertical obtidos de smartphones | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | Atualmente, recentes pesquisas nacionais e internacionais vêm sendo desenvolvidas, relacionando os sinais fornecidos pelos acelerômetros, instalados em smartphones, aos índices de irregularidade longitudinal do pavimento – IRI. Embora essas pesquisas demonstrem que os smartphones possam ser uma ferramenta viável para a avaliação da irregularidade longitudinal, ainda restam dúvidas sobre os procedimentos que vem sendo realizados para aferição da irregularidade, principalmente no que tange à obtenção dos modelos matemáticos de calibração dos veículos. Nesse estudo, foram selecionados dois trechos experimentais de pavimento rodoviário em que foram calculados os seus respectivos valores de IRI (International Roughness Index) pelo método de Nível e Mira e os dados dos sinais de aceleração vertical, posteriormente convertido em RMSVA (Root Mean Square Vertical Acceleration), por meio de um smartphone fixado no para-brisa dos veículos de passeio HB 20 e de porte médio SUV ix35 com velocidades operacionais variando de 20 a 100 km/h. O primeiro trecho serviu para obtenção dos modelos matemáticos para calibração dos veículos e o segundo trecho utilizou-se para validação dos modelos. Relacionando-se os dados de RMSVA e de IRI obtidos para o primeiro trecho, constataram-se uma forte correlação entre essas variáveis para as velocidades operacionais de 40, 60 e 80 km/h para ambos os veículos utilizados. A partir da forte correlação entre essas variáveis, foram formulados e testados 24 modelos de regressão, simples e múltipla, para cada tipo de veículo. Dentre os critérios estabelecidos na análise, apenas um modelo foi selecionado para o SUV ix35 e dois modelos para o veículo HB 20, sendo, para ambos os veículos, modelos de regressão simples. Em seguida, compararam-se os IRI referenciais do segundo trecho levantando pelo método do Nível e Mira com os IRI estimados pelos modelos selecionados, considerando as respectivas faixas de limites inferior e superior de previsão para cada modelo, com 95% de confiança. Para o veículo SUV ix35, constatou-se que a relação entre a média dos valores de IRI estimados e a média dos IRI referenciais foi de 94%. Já para o veículo HB 20, essa relação atingiu, para ambos os modelos obtidos, uma relação média de 97%. Ante o exposto, concluiu-se que os procedimentos descritos neste trabalho podem ser utilizados na calibração de sistemas que utilizam dados de aceleração vertical advindos de smartphones para previsão da irregularidade longitudinal do pavimento. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | DET - Dissertações defendidas na UFC |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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