[pt] MODELAGEM NUMÉRICA VISANDO A PREVISÃO DE MANUTENÇÃO DE PAVIMENTOS RÍGIDOS

[en] NUMERICAL MODELING AIMING AT MAINTENANCE PREDICTION OF RIGID PAVEMENT

[pt] LORENA JACQUELINE CHAMORRO CHAMORRO

[pt] MEF

[pt] FWD

[pt] GRADIENTE DE TEMPERATURA

[pt] PAVIMENTO RIGIDO

[en] FEM

[en] FWD

[en] TEMPERATURE GRADIENT

[en] RIGID PAVEMENT

[pt] Devido à sua durabilidade, resistência e relação custo/beneficio, os pavimentos rígidos têm sido usados em rodovias e vias urbanas sujeitas a grandes volumes de tráfego. Apesar de possuir essas qualidades superiores é importante prever o seu desempenho em serviço e estabelecer um plano para a sua manutenção. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de gestão de pavimentos rígidos para atender a essas necessidades. Para tal utilizaram-se ferramentas computacionais baseadas no método dos elementos finitos (MEF) e em redes neurais artificiais (RNA). O MEF foi utilizado para caracterizar o comportamento desses pavimentos sob a ação de tráfego e variação de temperatura. Neste trabalho empregou-se o software de elementos finitos ABAQUS para simular um pavimento rígido do estudo de caso da rodovia BR101/NE PB-PE. Para caracterizar as camadas do pavimento com módulos de elasticidade constantes no trecho em análise foram utilizados os dados do ensaio de campo Falling Weight Deflectometer (FWD) realizado pelo Exercito Nacional Brasileiro. O modelo foi validado utilizando dados experimentais disponíveis na literatura. No modelo validado, aplicaram-se as cargas de tráfego e a distribuição de temperatura através da espessura da laje. Essa última é importante porque, como verificado por outros autores, essa variação pode provocar empenamento das placas de concreto afetando a transferência de carga entre lajes adjacentes. Com esses resultados foi gerado um banco de dados para treinamento e validação de uma rede neural artificial. Essa rede processa os dados de acúmulo de dano por fadiga baseado nos resultados de tensões, deformações, deslocamentos e os coeficientes de transferência de carga entre as juntas transversais. A partir desses dados de saída utilizam-se os critérios estabelecidos em modelos de fadiga por acúmulo de dano para estimar a durabilidade do pavimento. A partir dessa informação é possível prever a formação de fissuras e falhas e melhor planejar atividades relacionadas a possíveis intervenções de manutenção, garantindo assim um melhor funcionamento do pavimento para os usuários, prolongar a vida útil do pavimento e minimizar os custos associados com reparos. Como o sistema desenvolvido é capaz de prever a ocorrência de danos durante a vida útil de um pavimento rígido, ele é uma alternativa para a gestão de pavimentos rígidos.

[en] Recently, rigid pavements have become an attractive alternative for use in highways and urban roads subject to large traffic volumes. Rigid pavements are attractive due to their enhanced durability, strength and cost/benefit ratio. Despite of these characteristics, there is a need for maintenance planning and performance prediction. In this work, a rigid pavement management system was developed to address these needs. To achieve this, computational modeling tools based on the finite element method (FEM) and on artificial neural network (ANN) were used. A FEM model was created to characterize the pavement s structural behavior under the action of traffic and temperature variations. The BR101/NE PB-PE highway was used as a case study. A finite element model of this section of the road was created using the finite element software ABAQUS. Results from a Falling Weight Deflectometer (FWD) field test performed by Brazilian National Army were used for model characterization, i.e., to obtain the elastic moduli of the layers. The modeling technique was validated using experimental data reported in the literature. In the validated model for a homogeneous section, traffic loads were applied at different locations and temperature distributions were applied through the slab thickness. The latter is important because, as reported by other authors, this variation can cause warping of the concrete slabs which affects the load transfer between adjacent slabs. The validated FEM model was then used to generate a database of the stresses and load transfer coefficients across the transversal joints. The information collected in the database was used to train an ANN which processes the fatigue damage accumulation. In this work, the durability of the pavement was assessed using classical criteria established in fatigue models based on damage accumulation. The results confirm the ANN prediction capability of damage occurrence. The developed system based on prediction models can contribute to improve maintenance planning to ensure better pavement performance for its users. In addition, such a system has the potential of extending the pavement service life and minimizing costs associated with repairs.

ELISA DOMINGUEZ SOTELINO

FLAVIO DE ANDRADE SILVA

TULIO NOGUEIRA BITTENCOURT

EMIL DE SOUZA SANCHEZ FILHO

MICHELE DAL TOE CASAGRANDE

ELISA DOMINGUEZ SOTELINO

2025-07-10

2017-07-10

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.71485