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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/59348| Tipo: | TCC |
| Título : | Aplicação de modelos mistos na análise das deflexões de pavimentos flexíveis em CBUQ. |
| Autor : | Araújo, Matheus Jesus Ribeiro |
| Tutor: | Maia, Camila Lima |
| Co-asesor: | Paz, Rosineide Fernando da |
| Palabras clave : | Modelos mistos;Gestão de pavimentos;Deflexão de pavimentos |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Citación : | ARAÚJO, Matheus Jesus Ribeiro. Aplicação de modelos mistos na análise das deflexões de pavimentos flexíveis em CBUQ. 2021. 78 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2021. |
| Resumen en portugués brasileño: | Como pode ser verificado nos levantamentos realizados nos últimos anos, a estrutura da malha rodoviária brasileira apresenta diversos problemas quanto a seu estado de conservação. Ainda, a distribuição dos milhares de quilômetros de rodovias que ligam o país, assim como a heterogeneidade de fatores geotécnicos e climáticos dificultam a gestão dos pavimentos, perpetuando falhas em manutenções e reparos, que mantém sua qualidade e elevam sua vida útil. Neste cenário, modelos de previsão que viabilizem a obtenção de características importantes para a análise da condição de pavimentos se tornam essenciais. Diversos métodos e diferentes características vêm sendo usados para esta tarefa, desde aspectos funcionais, estruturais, fatores de tráfego e até climáticos. Assim, este trabalho busca desenvolver um modelo de predição para a deflexão de um pavimento a partir de características de obtenção simples, como o Índice de Gravidade Global (IGG)- parâmetro funcional obtido por inspeção visual e medições em campo - e característica do projeto, como espessura da camada de revestimento, além de fatores climáticos e de tráfego. Os dados foram obtidos observando trechos homogêneos de projetos de restauração de cinco rodovias federais e uma estadual. Pela análise do banco de dados, foi possível inferir que sua configuração sugeria a implementação de um modelo misto. Desta forma, o desenvolvimento do modelo se deu pela tomada de decisão sobre as variáveis que seriam significativas a seu intercepto aleatório e para os efeitos fixos. Ainda, foram testadas transformações logarítmicas e a padronização de dados, além das combinações de diversas estruturas para identificar o melhor modelo, sendo este escolhido pelos critérios de informação Akaike (AIC) e de desvio (DIC). Por fim, foi possível perceber que o IGG afetou positivamente na variável resposta (Deflexão), demonstrando influência significativa na previsão da mesma. À medida que o modelo gerado satisfaz as premissas na qual seu ajuste se baseou, pode-se desenvolver estudos mais aprofundados para sua implementação em sistemas de gestão de pavimentos. |
| Abstract: | Furthermore, the distribution of thousands of kilometers of roads that connect the country, as well as the heterogeneity of geotechnical and climatic factors make road surface management difficult, perpetuating failures in maintenance and repair, which maintain their quality and increase their service life. In this scenario, prediction models that make it possible to obtain important characteristics for the analysis of road surface condition become essential. Several methods and different characteristics have been used for this task, from functional, structural, traffic and even climatic aspects. Thus, this paper seeks to develop a prediction model for road surface deflection based on easily obtainable characteristics, such as the Global Gravity Index (GGI) - a functional parameter obtained by visual inspection and field measurements - and project characteristics, such as paving thickness, as well as climatic and traffic factors. The data were obtained by observing homogeneous sections of rehabilitation projects of five federal highways and one state highway. By analyzing the database, it was possible to infer that its configuration suggested the implementation of a mixed model.Thus, the model was developed by deciding which variables would be significant for its random intercept and fixed effects. Furthermore, logarithmic transformations and data standardization were tested, in addition to the combination of several structures to identify the best model, which was chosen by the Akaike Information Criterion (AIC) and the Deviance Information Criterion (DIC).Thus, the model was developed by deciding which variables would be significant for its random intercept and fixed effects. Furthermore, logarithmic transformations and data standardization were tested, in addition to the combination of several structures to identify the best model, which was chosen by the Akaike information criterion (AIC) and the deviance criterion (DIC).Finally, it was possible to notice that the GGI positively affected the response variable, showing significant influence on its prediction. As the model generated satisfies the assumptions on which its adjustment was based, further studies can be developed for its implementation in management systems. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59348 |
| Aparece en las colecciones: | ENGENHARIA CIVIL - RUSSAS - Monografias |
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