ABSTRACT The early appearance of pathologies in sidewalks and failure to meet the design horizon not only cause discomfort for users due to poor road conditions and lack of safety during traffic, but also demand a greater amount of raw materials and capital for restoration, recovery or reconstruction of damaged structures. Empirical-mechanistic flexible sidewalk design methods, such as the new Brazilian design method (MeDiNa), take into account the mechanical behavior of the layers and the sidewalk as a whole and more appropriately represent the relationship between the traffic loads and the sidewalk’s response. MeDiNa uses stiffness parameters such as the modulus of resilience (MR) to carry out an elastic-plastic analysis of the structure. This parameter, in turn, suffers some limitations in use, since it is obtained in the laboratory through dynamic triaxial tests that require the use of complex, expensive equipment, specialized labor, in addition to demanding a significant amount of material and being difficult to implement in practical situations, making the test restricted outside universities and academic institutions. In view of this problem, this article proposes a neural regression model for predicting the resilience modulus obtained from basic and usual geotechnical parameters. In addition, to prove the viability of the model generated, simulations were carried out considering different types of roads, as well as linear and non-linear elastic soil constitutive models. This demonstrates that it is a satisfactory model for predicting the modulus of resilience that can be used on roads with moderate to heavy traffic volumes, when it is not possible to carry out the test. restoration structures Empiricalmechanistic Empirical mechanistic methods MeDiNa, , (MeDiNa) s response MR (MR elasticplastic plastic structure parameter turn complex equipment labor situations institutions problem generated nonlinear non models volumes (MeDiNa
RESUMO O aparecimento precoce de problemas na estrutura dos pavimentos e o não cumprimento do horizonte de projeto não só provocam desconforto aos usuários devido às más condições de rolamento e a falta de segurança durante o tráfego, como também demandam uma maior quantidade de matéria-prima e capital para restauração, recuperação ou reconstrução das estruturas danificadas. Os métodos de dimensionamento de pavimentos flexíveis empíricos-mecanísticos, como o novo método brasileiro de dimensionamento (MeDiNa), consideram o comportamento mecânico das camadas e do pavimento como um todo e representam de maneira mais apropriada a relação existente entre as cargas solicitantes do tráfego e a resposta apresentada pelo pavimento. O MeDiNa faz uso dos parâmetros de rigidez, como o módulo de resiliência (MR), para realizar uma análise elástico-plástica da estrutura. Este parâmetro, por sua vez, sofre algumas limitações de uso, visto que é obtido em laboratório por meio de ensaios triaxiais dinâmicos que exigem a utilização de equipamentos complexos, mão de obra especializada, além de demandar uma quantidade significativa de material e apresentar uma difícil implementação em situações práticas, tornando a execução do ensaio restrita fora das universidades e instituições acadêmicas. Tendo em vista esta problemática, este artigo propõe um modelo neural de regressão para previsão do módulo de resiliência obtido através dos parâmetros geotécnicos básicos e usuais. Ademais, para comprovar a viabilidade do modelo gerado, foram realizadas simulações considerando os diversos tipos de vias, bem como os modelos constitutivos elásticos do solo linear e não-linear. Demonstrando, assim, que se trata de um modelo satisfatório para previsão do módulo de resiliência, que poderá ser empregado tanto em rodovias com volumes de tráfego moderado quanto emvolumes elevados, quando não for possível a realização do ensaio. matériaprima matéria prima restauração danificadas empíricosmecanísticos, empíricosmecanísticos empíricos mecanísticos, mecanísticos empíricos-mecanísticos MeDiNa, , (MeDiNa) rigidez MR, MR (MR) elásticoplástica elástico plástica parâmetro vez complexos especializada práticas acadêmicas problemática usuais Ademais gerado vias nãolinear. nãolinear linear. não-linear Demonstrando assim elevados (MeDiNa (MR