Desenvolvimento de modelos de previsão de coeficiente de atrito em pista de pouso e decolagem dos aeroportos internacionais de Fortaleza e Brasília com Redes Neurais Artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ribeiro, Túlio Rodrigues
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/71440
Resumo: Este documento está disponível online com base na Portaria nº 348, de 08 de dezembro de 2022, disponível em: https://biblioteca.ufc.br/wp-content/uploads/2022/12/portaria348-2022.pdf, que autoriza a digitalização e a disponibilização no Repositório Institucional (RI) da coleção retrospectiva de TCC, dissertações e teses da UFC, sem o termo de anuência prévia dos autores. Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas.
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Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas.Landing and take-off operations represent the most critical phases of a flight, in which several factors influence, such as the pilot's skill, weather conditions and tire-pavement adherence. In this context, the texture parameters of the coatings on airport pavements, represented by the coefficient of friction and the macrotexture, are objective criteria for operational safety in terms of tire-pavement adherence. These parameters are influenced by different aspects, such as the age of the pavement covering, the relative humidity of the air, the temperature, the accumulation of rubber on the runways and takeoff from aircraft tires, and the presence of transverse grooves, among others. In view of this, the general objective of this research is to develop prediction models for the coefficient of friction measured at 3 and 6 meters from the axis of landing and takeoff runways by GripTester, Skiddometer and Mu-meter equipment in different locations and coating surface conditions in order to assist the aerodrome operator in ensuring operational safety. In addition, this research also aimed to verify the influence of grooving on the performance of the coefficient of friction. That said, the technique of Artificial Neural Networks was used to develop predictive models of the coefficient of friction obtained through reports of measurements in the field, which were carried out at the international airports of Fortaleza and Brasília, between the years of 2012 and 2018. In addition to these data, information about weather conditions and the number of landing and takeoff operations obtained by the companies operating the aerodromes and by the National Civil Aviation Agency (ANAC) was also applied. Thus, this study produced efficient models to predict the coefficient of friction, in addition to providing a contribution to existing models. The developed models showed satisfactory results given the complexity of the problem, demonstrating that, despite the need for future improvements, they can contribute to the safety of landing and takeoff operations and to the management of airport pavements by operators of Brazilian aerodromes, as well as helping inspection services by ANAC.As operações de pouso e decolagem representam as fases mais críticas de um voo, nas quais diversos fatores influenciam, tais como a habilidade do piloto, as condições climáticas e de aderência pneu-pavimento. Nesse contexto, os parâmetros de textura dos revestimentos dos pavimentos aeroportuários, representados pelo coeficiente de atrito e pela macrotextura, são critérios objetivos para a segurança operacional no quesito aderência pneu-pavimento. Estes parâmetros têm interferência de diferentes aspectos, nomeadamente a idade do revestimento do pavimento, a umidade relativa do ar, a temperatura, o acúmulo de borracha nas pistas de pouso e decolagem oriundo dos pneus das aeronaves, a presença de ranhuras transversais, dentre outros. Em vista disso, o presente estudo objetiva desenvolver modelos de previsão para o coeficiente de atrito medido a 3 e a 6 metros do eixo de pistas de pouso e decolagem pelos equipamentos GripTester, Skiddometer e Mu-meter, em diferentes localizações e condições da superfície do revestimento, com a finalidade de auxiliar o operador de aeródromo quanto à garantia da segurança operacional. Além disso, no estudo pretende-se verificar a influência do grooving no desempenho do coeficiente de atrito. Isso posto, utilizou-se a técnica de Redes Neurais Artificiais para elaboração de modelos de previsão de coeficiente de atrito obtido por meio de relatórios das medições em campo, as quais foram realizadas nos aeroportos internacionais de Fortaleza e de Brasília, entre os anos de 2012 e 2018. Além desses dados, também foram aplicadas informações acerca das condições climáticas e da quantidade de operações de pouso e decolagem obtidas pelas empresas operadoras dos aeródromos e pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). Dessa forma, este estudo produziu modelos eficientes para prever o coeficiente de atrito, além de proporcionar uma contribuição para os modelos existentes. Os modelos desenvolvidos apresentaram resultados satisfatórios consoante a complexidade do problema, demonstrando que, embora necessitem de aprimoramentos futuros, eles podem contribuir com a segurança das operações de pouso e decolagem e com o gerenciamento dos pavimentos aeroportuários pelos operadores dos aeródromos brasileiros, bem como auxiliar os serviços de fiscalização por parte da ANAC.Oliveira, Francisco Heber Lacerda deRibeiro, Túlio Rodrigues2023-03-24T18:35:43Z2023-03-24T18:35:43Z2022-06-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRIBEIRO, Túlio Rodrigues. Desenvolvimento de modelos de previsão de coeficiente de atrito em pista de pouso e decolagem dos aeroportos internacionais de Fortaleza e Brasília com Redes Neurais Artificiais. 2022. 83f. 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