Orientador: Rita Moura Fortes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo. / Made available in DSpace on 2018-08-20T02:21:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lopes_FlavianeMelo_M.pdf: 8802487 bytes, checksum: aac710475cf4e380e179dca7eeef82be (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: No Brasil é significativo o crescimento do uso do equipamento tipo Falling Weight Deflectometer - FWD para o levantamento deflectométrico e posterior caracterização estrutural de pavimentos existentes. Esta caracterização ainda é realizada somente através da medida de deflexão máxima. Contudo, o conhecimento isolado da deflexão máxima (D0) pode não ser suficientemente conclusivo para se diagnosticar a condição estrutural do pavimento. Sendo assim, o presente estudo tem como objetivo, por meio de estudo paramétrico, propor uma metodologia simplificada de avaliação da condição estrutural de pavimentos asfálticos com base granular utilizando as medições da bacia deflectométrica. A determinação de parâmetros de curvatura da bacia de deformação, obtidos através de um levantamento deflectométrico, serão utilizados para o desenvolvimento de correlações destes com as deformações críticas geradas na estrutura do pavimento quando solicitado. Através das correlações obtidas, propõem-se modelos simplificados para estimar a vida remanescente de um pavimento em função dos parâmetros deflectométricos. A metodologia proposta mostrou-se promissora. O aproveitamento das informações da bacia deflectométrica pode auxiliar na solução de restauração do pavimento, evitando defeitos precoces por falhas no diagnóstico / Abstract: In Brazil it is significant the increase in the use of an equipment type Falling Weight Deflectometer - FWD for deflection analysis and structural characterization of existing pavements. This characterization is still held only through a maximum deflection measure. However, the isolated association of maximum deflection (D0) may not be conclusive enough to diagnose the structural condition of the pavement. Thus, the current study aims, through parametric study, to propose a simplified structural assessment methodology of asphalt pavement condition with granular base using measurements of deflection basin. The determination of deflection basin parameters, obtained through deflection measurements, will be used for the development of these correlations with significant deformation of pavement structure generated when prompted. Through the correlations obtained simplified models will be proposed to estimate the remaining life of a pavement according to deflection parameters. The proposed methodology has proved to be promising. The use of the information on deflection basin can help out in troubleshooting pavement rehabilitation, avoiding premature failures in diagnosing faults / Mestrado / Transportes / Mestre em Engenharia Civil

Este trabalho apresenta um procedimento para auxiliar na determinação da vida útil de pavimentos flexíveis através da determinação de tensões e deformações causadas pela solicitação de um eixo padrão na estrutura de pavimentos flexíveis utilizando Redes Neurais Artificiais. Para treinamento e validação das redes foram utilizadas bacias de deflexões hipotéticas geradas com o auxílio do programa ELSYM5, simulando o carregamento com falling weight deflectometer. Foram criados quatro conjuntos de bacias hipotéticas, dois para pavimentos de três camadas e dois para pavimentos de quatro camadas. As redes neurais artificiais foram treinadas e validadas utilizando-se o simulador EasyNN-plus, que utiliza redes multilayer perceptron com algoritmo de aprendizagem backpropagation. Os dados de entrada das redes são as espessuras das camadas do pavimento e a bacia de deflexão. Como saída, têm-se as tensões e deformações na face inferior do revestimento e no topo do subleito e os módulos de resiliência das camadas do pavimento. Foram determinadas retas de regressão, coeficientes de regressão e histogramas de erros entre os valores reais (ELSYM5) e os valores previstos (RNA). Os resultados obtidos pelas redes neurais artificiais apresentaram boa correlação com os valores reais, demonstrando a capacidade das redes neurais para auxiliar na determinação da vida útil de pavimentos flexíveis, ao estimar diretamente as tensões e deformações em pontos específicos da estrutura. / This paper presents a procedure to assist the evaluation of the remaining life of flexible pavements by means of the determination of stresses and strains caused by a standard load in flexible pavements structures using artificial neural networks. Hypothetical deflections basins, generated by the ELSYM5 program, simulating the load applied by a falling weight deflectometer, were used to train and to validate the networks. Four sets of hypothetical basins were created, two for pavements with three layers and two for pavements with four layers. The artificial neural networks were trained and validated using the EasyNN-plus simulator, which uses multilayer perceptron networks with back-propagation learning algorithm. The networks input data are the pavements layers thickness and the deflection basin. The networks outputs are the stresses and strains in the bottom of the asphalt layer and at the top of the subgrade and resilience modulus of the pavement layers. The results obtained by the artificial neural networks showed good correlation with the real values, demonstrating that neural networks have capacity to assist in the evaluation of the remaining life of flexible pavements, estimating directly the stresses and strains of specific points of the pavement structure.

In this thesis, we develop several novel degradation models based on techniques from functional data analysis. These models are suitable for characterizing different types of sensor-based degradation signals, whether they are censored at a certain fixed time point or truncated at the failure threshold. Our proposed models can also be easily extended to accommodate for the effects of environmental conditions on degradation processes. Unlike many existing degradation models that rely on the existence of a historical sample of complete degradation signals, our modeling framework is well-suited for modeling complete as well as incomplete (sparse and fragmented) degradation signals. We utilize these models to predict and continuously update, in real time, the residual life distributions of partially degraded components. We assess and compare the performance of our proposed models and existing benchmark models by using simulated signals and real world data sets. The results indicate that our models can provide a better characterization of the degradation signals and a more accurate prediction of a system's lifetime under different signal scenarios. Another major advantage of our models is their robustness to the model mis-specification, which is especially important for applications with incomplete degradation signals (sparse or fragmented).

Este trabalho apresenta um procedimento para auxiliar na determinação da vida útil de pavimentos flexíveis através da determinação de tensões e deformações causadas pela solicitação de um eixo padrão na estrutura de pavimentos flexíveis utilizando Redes Neurais Artificiais. Para treinamento e validação das redes foram utilizadas bacias de deflexões hipotéticas geradas com o auxílio do programa ELSYM5, simulando o carregamento com falling weight deflectometer. Foram criados quatro conjuntos de bacias hipotéticas, dois para pavimentos de três camadas e dois para pavimentos de quatro camadas. As redes neurais artificiais foram treinadas e validadas utilizando-se o simulador EasyNN-plus, que utiliza redes multilayer perceptron com algoritmo de aprendizagem backpropagation. Os dados de entrada das redes são as espessuras das camadas do pavimento e a bacia de deflexão. Como saída, têm-se as tensões e deformações na face inferior do revestimento e no topo do subleito e os módulos de resiliência das camadas do pavimento. Foram determinadas retas de regressão, coeficientes de regressão e histogramas de erros entre os valores reais (ELSYM5) e os valores previstos (RNA). Os resultados obtidos pelas redes neurais artificiais apresentaram boa correlação com os valores reais, demonstrando a capacidade das redes neurais para auxiliar na determinação da vida útil de pavimentos flexíveis, ao estimar diretamente as tensões e deformações em pontos específicos da estrutura. / This paper presents a procedure to assist the evaluation of the remaining life of flexible pavements by means of the determination of stresses and strains caused by a standard load in flexible pavements structures using artificial neural networks. Hypothetical deflections basins, generated by the ELSYM5 program, simulating the load applied by a falling weight deflectometer, were used to train and to validate the networks. Four sets of hypothetical basins were created, two for pavements with three layers and two for pavements with four layers. The artificial neural networks were trained and validated using the EasyNN-plus simulator, which uses multilayer perceptron networks with back-propagation learning algorithm. The networks input data are the pavements layers thickness and the deflection basin. The networks outputs are the stresses and strains in the bottom of the asphalt layer and at the top of the subgrade and resilience modulus of the pavement layers. The results obtained by the artificial neural networks showed good correlation with the real values, demonstrating that neural networks have capacity to assist in the evaluation of the remaining life of flexible pavements, estimating directly the stresses and strains of specific points of the pavement structure.