Desenvolvimento de modelos de previsão de coeficiente de atrito em pistas de pouso e decolagem brasileiras com Redes Neurais Artificiais

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.