Aplicação de redes neurais em modelos preditivos de deterioração de pontes rodoviárias

Abstract

A funcionalidade da malha rodoviária é vital para o desenvolvimento econômico e social de um país. Portanto, uma gestão otimizada das pontes é determinante para garantir o estado operacional da rede de transportes, visto a grande importância destes elementos no modal. Os estudos prospectivos de desenvolvimento econômico para o planejamento da manutenção, reparo e reabilitação de pontes consideram a previsão do estado de condição dos ativos rodoviários como um dos fatores determinantes para a gestão. Com o intuito de contribuir para o planejamento econômico, esse trabalho tem como objetivo a obtenção de modelos de degradação mais confiáveis, baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA). Para o desenvolvimento deste trabalho, foi utilizada uma base de dados representativa do parque de obras no Brasil, incluindo inspeções visuais de mais de treze mil pontes. Com o modelo calibrado realizaram-se simulações de deterioração para diferentes cenários. Fica evidenciado que os modelos de degradação desenvolvidos seguindo a metodologia proposta fornecem uma previsão precisa da deterioração das pontes