Navegando por Autor "Yshiba, José Kiynha"

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    Modelos de desempenho de pavimentos: estudo de rodovias do Estado do Paraná
    (2017-06-20) Yshiba, José Kiynha
    A tomada de decisão em gerência de pavimentos depende, dentre outros fatores, da estimativa da evolução da condição do pavimento ao longo do tempo. Tal estimativa é obtida por uma função que relaciona as causas e os efeitos da deterioração dos pavimentos, denominada modelo de desempenho. Neste trabalho são desenvolvidos modelos estatísticos para previsão do desempenho de pavimentos, mediante o estabelecimento de equações de regressão tendo por base dados históricos de avaliações da condição da malha rodoviária do Estado do Paraná. A análise do comportamento dos pavimentos é efetuada utilizando-se uma programação fatorial que, através de análise de variância (ANOVA), permite a determinação do nível de significância de fatores pré-selecionados (variáveis independentes: tráfego, idade e estrutura do pavimento) e de suas interações, bem como a modelagem do desempenho dos pavimentos (variáveis dependentes: irregularidade longitudinal e condição estrutural). Para cada uma das células da matriz fatorial, que correspondem às combinações dos fatores considerados, também são desenvolvidos modelos probabilísticos para previsão do desempenho de pavimentos, a partir de avaliações realizadas por especialista (engenheiros do DER-PR) e mediante o estabelecimento de matrizes de probabilidade de transição de Markov. Este trabalho mostra que é possível o desenvolvimento de modelos de desempenho sem dados históricos de avaliação da condição dos pavimentos ou tendo-se apenas dados coletados por um curto período de tempo. Observa-se, também, boa concordância entre os modelos estatísticos e probabilísticos, particularmente para previsão do desempenho funcional dos pavimentos. Os modelos de desempenhos desenvolvidos neste trabalho, quando comparados com equações desenvolvidas por pesquisadores e órgãos rodoviários brasileiros e estrangeiros, apresentaram melhores resultados, evidenciando as limitações de modelos de desempenho desenvolvidos e calibrados sob condições específicas.