Túlio Rodrigues Ribeiro, Francisco Heber Lacerda de Oliveira
{"title":"Desenvolvimento de modelos de previsão de coeficiente de atrito em pistas de pouso e decolagem brasileiras com Redes Neurais Artificiais","authors":"Túlio Rodrigues Ribeiro, Francisco Heber Lacerda de Oliveira","doi":"10.58922/transportes.v31i2.2792","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"As operações de pouso e decolagem representam as fases mais críticas de um voo, uma vez serem suscetíveis a diversos fatores que intervêm em seu desempenho, tais como a habilidade do piloto, as condições climáticas e de aderência pneu-pavimento. Nesse contexto, o coeficiente de atrito representa um parâmetro importante para a segurança operacional no quesito aderência pneu-pavimento. Dessa forma, esta pesquisa visa desenvolver modelos de previsão utilizando Redes Neurais Artificiais para o coeficiente de atrito medido a 3 e a 6 metros do eixo de pistas de pouso e decolagem (PPD) por meio de diferentes tipos de equipamento com a finalidade de auxiliar o operador de aeródromo quanto à garantia da segurança operacional, além de verificar a influência do grooving no desempenho do coeficiente de atrito. Os modelos desenvolvidos apresentaram resultados satisfatórios dada a complexidade do problema, demonstrando que, apesar de necessitar de aprimoramentos futuros, eles podem contribuir com a segurança das operações nas PPD.","PeriodicalId":30302,"journal":{"name":"Transportes","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Transportes","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.58922/transportes.v31i2.2792","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
As operações de pouso e decolagem representam as fases mais críticas de um voo, uma vez serem suscetíveis a diversos fatores que intervêm em seu desempenho, tais como a habilidade do piloto, as condições climáticas e de aderência pneu-pavimento. Nesse contexto, o coeficiente de atrito representa um parâmetro importante para a segurança operacional no quesito aderência pneu-pavimento. Dessa forma, esta pesquisa visa desenvolver modelos de previsão utilizando Redes Neurais Artificiais para o coeficiente de atrito medido a 3 e a 6 metros do eixo de pistas de pouso e decolagem (PPD) por meio de diferentes tipos de equipamento com a finalidade de auxiliar o operador de aeródromo quanto à garantia da segurança operacional, além de verificar a influência do grooving no desempenho do coeficiente de atrito. Os modelos desenvolvidos apresentaram resultados satisfatórios dada a complexidade do problema, demonstrando que, apesar de necessitar de aprimoramentos futuros, eles podem contribuir com a segurança das operações nas PPD.