As condições superficiais de uma pista de pouso e decolagem (PPD) são fundamentais para a garantia da segurança das operações das aeronaves que a utilizam. Nesse sentido, operadores de aeródromos devem manter atenção especial ao coeficiente de atrito e à macrotextura, para que possam promover uma PPD segura, planejar estratégias de manutenção e reabilitação em momentos oportunos, à medida que esses parâmetros se deterioram. Dessa forma, com o intuito de auxiliar operadores de aeródromo e a agência reguladora na tomada de decisão acerca do monitoramento e dos serviços de conservação de pavimentos aeroportuários, este trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo de previsão do coeficiente de atrito medido numa PPD, por meio de Redes Neurais Artificiais. Os resultados apresentaram-se satisfatórios e, assim, tem-se potencial de aplicação do modelo para contribuir na tomada de decisão no contexto de um Sistema de Gerência de Pavimentos Aeroportuários.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.