O objetivo desta tese de doutorado foi desenvolver modelos de previsão de desempenho de pavimentos asfálticos para a malha rodoviária do Estado da Bahia. Os modelos de desempenho foram desenvolvidos para pavimentos em concreto asfáltico usinado a quente e em tratamento superficial duplo. Foram utilizadas informações de um banco de dados de gerência de rodovias do DERBA, coletados em 2004, e foram coletados dados complementares de irregularidade longitudinal em 2009, após o desenvolvimento de um planejamento fatorial específico para essa finalidade. Foram utilizadas duas formas de análise estatística dos dados para avaliar a significância dos fatores e definir os parâmetros dos modelos de desempenho: a Análise Exploratória de Dados (AED) e a Análise da Variância (ANOVA). Os fatores considerados foram a idade do pavimento, o tráfego e a pluviometria e os resultados da análise exploratória de dados corroboraram os resultados encontrados pela análise da variância, tanto em relação aos efeitos dos fatores como das interações. Os modelos de previsão do desempenho foram desenvolvidos para as variáveis dependentes Índice de Condição do Pavimento Flexível (ICPF) e Área Total de Trincas (ATT), para os pavimentos em concreto asfáltico usinado a quente, e os modelos de previsão de desempenho de Área de Desgaste (ADesg) e Irregularidade Longitudinal (IRI BA), para os trechos em tratamento superficial duplo. Para a irregularidade longitudinal, também foram desenvolvidos modelos de desempenho em separado, para regiões de clima semiárido a seco (IRIBAs) e clima subúmido a úmido (IRI BAÚ). Para a verificação da adequação dos modelos de previsão de desempenho foram utilizadas a análise de resíduos, o coeficiente de correlação (r) e o coeficiente de determinação (\'R POT.2\'). Os modelos de desempenho, desenvolvidos neste trabalho para a Área Total de Trinca (ATT) e para a Irregularidade Longitudinal, foram comparados com modelos de desempenho empíricos, utilizados em programas de gerência de pavimentos por organismos rodoviários, do Brasil e do exterior, e apresentaram melhores resultados. O modelo de Irregularidade Longitudinal (IRI BA) para a rede de rodovias em tratamento superficial duplo também foi comparado com modelo desenvolvido pelo Departamento de Infraestrutura de Transportes da Bahia - DERBA, com base em levantamentos para a priorização de trechos candidatos a atividades de manutenção e reabilitação, e apresentou melhor ajuste aos dados observados. No entanto, para que sejam obtidos ainda melhores resultados, quanto à previsão de desempenho dos pavimentos da rede de rodovias pavimentadas do Estado da Bahia, é necessário que sejam realizados novos levantamentos para alimentação do banco de dados, sugerindo-se estudos complementares que incluam fatores que não puderam ser considerados neste trabalho, como a capacidade estrutural, por exemplo. Recomenda-se que o método utilizado neste trabalho, baseado no planejamento fatorial, na Análise Exploratória de Dados e na Análise de Variância, seja repetido, pois se mostrou capaz de reduzir os custos da coleta de dados sem comprometer a precisão e acurácia dos modelos de desempenho obtidos. / The objective of this thesis was to develop performance prediction models for asphalt pavements in the State of Bahia. The performance models were developed for hot-mix asphalt (HMA) and double surface treatment (ST). Information was obtained from a database maintained by DERBA (State of Bahia Department of Transportation), with data collected in 2004, and from additional collection of data, mainly of pavement roughness, performed in 2009 and that was based on an experimental design for this specific purpose. Two statistical analyses were used to assess the significant factors and define the parameters of the performance models: Exploratory Data Analysis (EDA) and Analysis of Variance (ANOVA). The factors considered were age of the pavement, traffic volume and rainfall, and the results of the exploratory data analysis corroborated the results found by the analysis of variance, both in relation to the effects of factors such as of their interactions. The performance prediction models were developed for the dependent variables Pavement Condition Index (PCI) and Area of Total Cracks (ATC) for HMA pavements, and Raveling (R) and roughness (IRI BA) for ST pavements. For roughness, performance models were also developed considering, separately, two climate conditions: semiarid to arid (IRI BAa) and sub-humid to humid (IRI BAh). Residue analysis and calculation of correlation coefficient (r) and coefficient of determination (\'R POT.2\') were performed to verify the adequacy of performance prediction models. The performance models developed in this work for Area of Total Cracks (ATC) and roughness (IRI) were compared with empirical performance models used for pavement management in Brazilian and foreign highway agencies, and they presented the best results. The performance model for roughness (IRI BA) in ST pavements was also compared to a prediction model developed by DERBA using data collected by a maintenance and rehabilitation activities prioritization program and it presented the best fit to the observed data. However, to obtain even better results regarding the performance prediction of asphalt pavements in the State of Bahia, it is necessary to conduct new field surveys to feed the database and be used in further studies that include factors that could not be considered in this work, as structural capacity, for example. It is recommended that the method used in this work, based on factorial design, Exploratory Data Analysis and ANOVA, be repeated, because it proved capable of reducing the costs of data collection without compromising precision and accuracy of the obtained performance prediction models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-26072011-101938 |
| Date | 28 June 2011 |
| Creators | Soncim, Sérgio Pacífico |
| Contributors | Fernandes Junior, José Leomar |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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