Estimativa do índice de irregularidade internacional a partir de sinais obtidos por sensores de smartphones embarcados em veículos
In Brazil, the transport of cargo and passengers takes place mainly through highways. In order to provide a satisfactory bearing quality, it is essential that the country has assessment instruments that allow constant monitoring of this infrastructure. In recent years, smartphones can be used as eva...
| Autor principal: | Freitas, Natanael Evangelista de |
|---|---|
| Formato: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2022
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28610 |
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riut-1-286102022-05-21T06:08:04Z Estimativa do índice de irregularidade internacional a partir de sinais obtidos por sensores de smartphones embarcados em veículos Estimate of international roughness index by signals from acelerometer of smartphones embedded in vehicles Freitas, Natanael Evangelista de Casanova, Dalcimar Bisconsini, Danilo Rinaldi Casanova, Dalcimar Bisconsini, Danilo Rinaldi Barbosa, Marco Antonio de Castro Bratti, Giovanni Aprendizado de máquinas Redes neurais (Computação) Dinâmica estrutural Análise estrutural (Engenharia) Machine learning Neural networks (Computer science) Sructural dynamics Structural analysis (Engineering) CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO In Brazil, the transport of cargo and passengers takes place mainly through highways. In order to provide a satisfactory bearing quality, it is essential that the country has assessment instruments that allow constant monitoring of this infrastructure. In recent years, smartphones can be used as evaluation instruments because their sensors capture the vertical acceleration signals that can be related to the International Roughness Index (IRI), the most used objective parameter for the characterization of the bearing quality of floors. Therefore, the objective of this work was to develop intelligent models to relate the vertical acceleration signal to the International Roughness Index. The models developed are artificial neural networks (ANN) namely: convolutional neural networks and recurrent neural networks. The analysis of the results of this work considers the result of a simple linear regression presented in works found in the literature and is used for comparison with the result obtained with the system developed in this work of neural networks. When comparing the results, it is noted that the neural networks show a significant improvement in the correlation between the International Roughness Index and vertical acceleration, proving to be an excellent alternative for solving this problem. TNeural networks obtained a coefficient of determination above 0.95. No Brasil, o transporte de cargas e passageiros ocorre majoritariamente por meio de rodovias. Para proporcionar uma qualidade de rolamento satisfatória é essencial que o país disponha de instrumentos de avaliação que permitam o monitoramento constante dessa infraestrutura. Nos últimos anos que smartphones podem ser utilizados como instrumentos de avaliação pois seus sensores captam os sinais de aceleração vertical que podem ser relacionados ao Índice de Irregularidade Internacional (IRI), parâmetro objetivo mais utilizado para a caracterização da qualidade de rolamento de pavimentos. Portanto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos inteligentes para relacionar o sinal de aceleração vertical com o índice de irregularidade internacional. Os modelos desenvolvidos são redes neurais artificiais (RNA) sendo elas: redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes. A análise dos resultados deste trabalho considera o resultado de uma regressão linear simples apresentado em trabalhos encontrados na literatura e é utilizado para comparação com o resultado obtido com o sistema desenvolvido neste trabalho, utilizando-se redes neurais. Ao comparar os resultados nota-se que as redes neurais apresentam uma melhora significativa na correlação entre índice de irregularidade internacional e aceleração vertical mostrando-se uma excelente alternativa para a solução deste problema com coeficiente de determinação acima de 0,95. 2022-05-20T12:26:08Z 2022-05-20T12:26:08Z 2021-12-01 bachelorThesis FREITAS, Natanael Evangelista de. Estimativa do índice de irregularidade internacional a partir de sinais obtidos por sensores de smartphones embarcados em veículos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28610 por openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Informática Engenharia de Computação UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Português |
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In Brazil, the transport of cargo and passengers takes place mainly through highways. In order to provide a satisfactory bearing quality, it is essential that the country has assessment instruments that allow constant monitoring of this infrastructure. In recent years, smartphones can be used as evaluation instruments because their sensors capture the vertical acceleration signals that can be related to the International Roughness Index (IRI), the most used objective parameter for the characterization of the bearing quality of floors. Therefore, the objective of this work was to develop intelligent models to relate the vertical acceleration signal to the International Roughness Index. The models developed are artificial neural networks (ANN) namely: convolutional neural networks and recurrent neural networks. The analysis of the results of this work considers the result of a simple linear regression presented in works found in the literature and is used for comparison with the result obtained with the system developed in this work of neural networks. When comparing the results, it is noted that the neural networks show a significant improvement in the correlation between the International Roughness Index and vertical acceleration, proving to be an excellent alternative for solving this problem. TNeural networks obtained a coefficient of determination above 0.95. |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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2022 |
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FREITAS, Natanael Evangelista de. Estimativa do índice de irregularidade internacional a partir de sinais obtidos por sensores de smartphones embarcados em veículos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2021. |
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