Structural evaluation of flexible pavements using non-destructive tests

Abstract

The aim of this work is to contribute to the improvement of the methodologies used in structural pavement evaluation, concerning in particular the backcalculation of layer moduli based on Falling Weight Deflectometer (FWD) together with Ground Penetrating Radar (GPR) test results. The main aspects that are dealt with are the application of GPR to pavement evaluation, the use of FWD data together with layer thickness data obtained from GPR and the improvement of the efficiency of the backcalculation of pavement layer moduli using Artificial Neural Networks (ANN). The advantages in using the GPR equipment, as well as the difficulties that occur during testing and data interpretation are addressed. Procedures to overcome some of the problems associated with this technology and to improve the reliability of GPR use are also recommended. A methodology for structural pavement evaluation using artificial neural networks, based on both FWD and GPR test results is presented. The sensitivity of the proposed method to variations in pavement thickness or to variations in deflections is also addressed. An application of the proposed method to a runway pavement evaluation is presented. The analysis of the results showed the suitability and advantages of the proposed methodology for structural pavement evaluation. From the experience gathered some recommendations for use of ANN in pavement structural evaluation were drawn, in view of obtaining reliable results.

O objectivo do presente trabalho é o de contribuir para o aperfeiçoamento das técnicas de ensaio e metodologias de análise para a caracterização estrutural de pavimentos, em particular no que se refere à interpretação de resultados de ensaios de carga com deflectómetro de impacto (FWD) conjuntamente com os do radar (GPR). Os principais aspectos abordados são a aplicação do equipamento radar para pavimentos, a utilização resultados obtidos com o deflectómetro de impacto conjuntamente com espessuras das camadas medidas com o radar e a optimização da interpretação dos resultados de carga utilizando redes neuronais artificiais (ANN). Abordam-se as vantagens da utilização do radar e referem-se algumas das dificuldades inerentes à realização de ensaios e interpretação de resultados. São apresentadas recomendações relativas à resolução de alguns problemas relacionados com a utilização deste equipamento, visando a melhoria dos resultados obtidos. Apresenta-se uma metodologia baseada na utilização de redes neuronais artificiais, para a para a caracterização estrutural de pavimentos com base nos resultados obtidos com do deflectómetro de impacto conjuntamente com os do radar. Analisa-se a influência da variação das espessuras das camadas e das deflexões no comportamento da rede neuronal. Apresenta-se um exemplo da aplicação da metodologia proposta na avaliação de um pavimento aeroportuário. A interpretação dos respectivos resultados permitiu verificar a adequabilidade da metodologia proposta na caracterização estrutural de pavimentos. A experiência recolhida com a utilização desta metodologia permitiu extrair algumas recomendações relativas ao uso de redes neuronais artificiais, tendo em vista a obtenção de resultados fiáveis.