Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/56291
Type: Artigo de Evento
Title: Modelagem de defeitos em tratamento superficial com uso de machine learning e estatística de sobrevida.
Authors: Almeida, Antônia Fabiana Marques
Oliveira, Francisco Heber Lacerda de
Barroso, Suelly Helena de Araújo
Keywords: Estruturas rodoviárias;Manutenção de rodovia;Pavimentos - Manutenção e reparos;Previsão de demanda
Issue Date: 2020
Citation: ALMEIDA, Antonia Fabiana Marques; OLIVEIRA, Francisco Heber Lacerda de; BARROSO, Suelly Helena de Araújo. Modelagem de defeitos em tratamento superficial com uso de machine learning e estatística de sobrevida. In: CONGRESSO DE PESQUISA E ENSINO EM TRANSPORTES. 34o., 100% Digital, 16 a 21 nov. 2020. Anais [...], [s.l]: Editora: Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2020. p.911-914.
Abstract in Brazilian Portuguese: A maior parte das rodovias estaduais do Ceará é de baixo volume de tráfego que permitem uma estrutura mais econômica, como o uso de tratamento superficial, entretanto, não existe um sistema de monitoramento dos trechos que seja capaz de prever as suas falhas. Esses revestimentos apresentam especificidades e demandam uma análise das condições de superfície diferente do concreto asfáltico. Assim, este trabalho busca modelar a previsão de defeitos em rodovias do Estado do Ceará revestidas em tratamentos superficiais com base em informações de projeto, construção e monitoramento de trechos. Para tanto, será necessária a construção e gerenciamento de um banco de dados, reconhecimento dos padrões que levam à ocorrência dos defeitos com uso de mineração de dados, previsão da ocorrência do defeito com estatística de sobrevida e desenvolvimento de um método de apoio à decisão, para fornecer subsídios em estratégias de manutenção e reabilitação.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/56291
ISBN: 978-65-89319-00-9
Appears in Collections:DET - Trabalhos apresentados em eventos

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2020_eve_afmalmeida.pdf1,13 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.