https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/214168 Mon, 02 Nov 2026 18:19:04 GMT 2026-11-02T18:19:04Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277171 Avaliação da influência da suscetibilidade térmica de misturas asfálticas no dimensionamento de pavimento de concreto asfáltico Clara, Estéfani O objetivo principal desta pesquisa foi avaliar a influência da suscetibilidade térmica de misturas asfálticas densas no dimensionamento de estruturas de pavimento de concreto asfáltico. Para tanto, foram estudadas duas formulações: Grave-Bitume (GB) e Enrobé à Module Élevé (EME), ambas utilizando ligantes betuminosos modificados pelo polímero Estireno-Butadieno-Estireno (SBS), porém com cadeias moleculares distintas, originando as matrizes denominadas Poliflex 60/85 E e Highly Modified Asphalt (HiMA). As curvas granulométricas foram compostas por partículas de origem gnáissica, com adição de cal hidratada CH-1 em parte do material passante na peneira de 0,075 mm, sendo a distribuição percentual definida com base nos pontos de controle da metodologia francesa para cada formulação. Os teores de ligante betuminoso adotados na campanha experimental foram de 4,54 % e 5,50 % para as misturas GB e EME, respectivamente, definidos com base em estudos prévios considerando critérios de compactação na prensa de compactação giratória (PCG), resistência à ação da água (ensaio de Duriez a 18 ºC) e à deformação permanente (60 ºC). Foram realizados ensaios de módulo complexo (|E*|) em um amplo espectro de temperaturas (-10 ºC, 0 ºC, 10 ºC, 15 ºC, 25 ºC, 30 ºC, 40 ºC, 50 ºC e 60 ºC) e frequências (1 Hz, 3 Hz, 10 Hz, 25 Hz e 30 Hz), permitindo a caracterização do comportamento viscoelástico das misturas e a identificação das condições críticas associadas à máxima dissipação de energia. Adicionalmente, foi aplicado um modelo matemático de propagação de erros, baseado em derivadas parciais, para avaliação da aderência dos dados experimentais ao modelo reológico de Huet-Sayegh, evidenciando baixos níveis de incerteza e elevada consistência dos resultados. Os ensaios de fadiga foram conduzidos tanto nas condições normativas da metodologia francesa (10 ºC e 25 Hz) quanto nas temperaturas críticas identificadas no plano complexo. Os resultados demonstraram comportamento não monotônico da deformação para 106 ciclos (e6) em função da temperatura, com destaque para o desempenho superior da mistura EME, que apresentou maior capacidade de deformação e melhor resistência à fadiga, atribuída à maior contribuição elástica do ligante HiMA. Observou-se que a modificação polimérica influenciou significativamente a resposta mecânica das misturas, promovendo maior flexibilidade e capacidade de acomodação de deformações, mesmo em condições associadas à elevada dissipação de energia. Os dados experimentais foram incorporados em simulações numéricas utilizando os programas Viscoroute 2.0 e Alizé 2, considerando diferentes hipóteses de comportamento (elástico e viscoelástico) e regimes de carregamento (estacionário e dinâmico). Os resultados evidenciaram que a consideração do comportamento viscoelástico linear e do carregamento dinâmico conduz a respostas estruturais mais representativas das condições reais de serviço. Verificou-se, ainda, a influência significativa da temperatura, das condições de aderência entre camadas e do nível de carregamento na definição das espessuras das estruturas de pavimento de concreto asfáltico. De forma geral, os resultados demonstraram que a suscetibilidade térmica exerce influência direta tanto no comportamento à fadiga das misturas asfálticas quanto no dimensionamento das estruturas, sendo fundamental sua adequada consideração em metodologias de projeto. Destaca-se, nesse contexto, o desempenho superior da mistura EME, evidenciando o potencial dos ligantes altamente modificados para o desenvolvimento de pavimentos de concreto asfáltico mais duráveis e eficientes.; Abstract: The main objective of this research was to evaluate the influence of the thermal susceptibility of dense asphalt mixtures on the design of asphalt concrete pavement structures. To this end, two formulations were studied: Grave-Bitume (GB) and Enrobé à Module Élevé (EME), both using bituminous binders modified with the Styrene-Butadiene-Styrene (SBS) polymer, but with distinct molecular chains, resulting in matrices known as Poliflex 60/85 E and Highly Modified Asphalt (HiMA). The gradation curves were composed of gneiss-origin aggregates, with the addition of hydrated lime CH-1 in part of the material passing the 0.075 mm sieve, with the percentage distribution defined based on the control points of the French methodology for each formulation. The bituminous binder contents adopted in the experimental campaign were 4,54 % and 5,50 % for the GB and EME mixtures, respectively, defined based on previous studies considering compaction ability with gyratory compaction shear press, resistance to deleterious action of water in Duriez test at 18 ºC and to rutting at 60 ºC. Complex modulus (|E*|) tests were performed over a wide range of temperatures (-10 °C, 0 °C, 10 °C, 15 °C, 25 °C, 30 °C, 40 °C, 50 °C, and 60 °C) and frequencies (1 Hz, 3 Hz, 10 Hz, 25 Hz, and 30 Hz), allowing the characterization of the viscoelastic behavior of the mixtures and the identification of critical conditions associated with maximum energy dissipation. Additionally, a mathematical error propagation model based on partial derivatives was applied to evaluate the fit of the experimental data to the Huet-Sayegh rheological model, showing low levels of uncertainty and high consistency of the results. Fatigue tests were conducted both under the standard conditions of the French methodology (10 °C and 25 Hz) and at the critical temperatures identified in the complex plane. The results demonstrated a non-monotonic behavior of strain at 106 cycles (e6) as a function of temperature, highlighting the superior performance of the EME mixture, which showed greater deformation capacity and better fatigue resistance, attributed to the higher elastic contribution of the HiMA binder. It was observed that polymer modification significantly influenced the mechanical response of the mixtures, promoting greater flexibility and deformation accommodation capacity, even under conditions associated with high energy dissipation. The experimental data were incorporated into numerical simulations using the Viscoroute 2.0 and Alizé 2 programs, considering different behavioral assumptions (elastic and viscoelastic) and loading regimes (stationary and dynamic). The results showed that considering linear viscoelastic behavior and dynamic loading leads to structural responses more representative of real service conditions. A significant influence of temperature, interlayer bonding conditions, and loading level on the determination of the asphalt concrete pavement structure thicknesses was also verified. Overall, the results demonstrated that thermal susceptibility directly influences both the fatigue behavior of asphalt mixtures and the design of pavement structures, making its proper consideration essential in design methodologies. In this context, the superior performance of the EME mixture is highlighted, demonstrating the potential of highly modified binders for the development of more durable and efficient asphalt concrete pavements. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277171 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277116 Artificial intelligence applied to transmission line towers optimization and reliability Alves, Gabriel Padilha As torres de linha de transmissão (TLTs) são componentes críticos da infraestrutura energética, garantindo a transmissão segura e eficiente de eletricidade por longas distâncias. No Brasil, onde linhas de transmissão extensas são comuns devido à grande extensão territorial e à separação geográfica entre os centros de geração e consumo de energia, as TLTs enfrentam desafios ambientais significativos, principalmente cargas extremas de vento. A necessidade de projetos resilientes, economicamente viáveis e sustentáveis tem impulsionado a adoção de técnicas computacionais avançadas, incluindo inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), para a otimização estrutural e avaliação de confiabilidade das TLTs. Esta tese foca na integração de metodologias baseadas em IA para a otimização e avaliação de confiabilidade de TLTs. São apresentadas abordagens inovadoras para lidar com alta dimensionalidade e complexidade computacional, como regressão por processos Gaussianos (GPR) e aprendizado adaptativo, além destes combinados com redes neurais profundas (DNNs) normalizadas espectralmente. Na frente de otimização, uma abordagem híbrida que combina o algoritmo metaheurístico Backtracking Search Algorithm (BSA) com a otimização global eficiente (EGO) baseada em GPR reduziu em até 8,37% a massa global de uma família real de torres autoportantes de 230 kV, em comparação com a otimização exclusivamente dimensional praticada pela indústria, exigindo apenas algumas centenas de avaliações adicionais da função objetivo, enquanto resultados comparáveis com o metaheurístico isolado exigiriam mais de cem mil avaliações adicionais. Na área de confiabilidade, o metamodelo proposto, AL-SNDGPR-MCS, forneceu estimativas estáveis da probabilidade de falha (Pf) de uma torre estaiada existente, modelada com 30 variáveis aleatórias, por meio de análises não-lineares avançadas que incorporam não linearidades críticas, como o deslizamento dos parafusos, não linearidades geométrica e física, e degradação de rigidez devido a tensões residuais. A redução de dimensionalidade via aprendizado profundo, em conjunto com a normalização espectral, superou a ?maldição da dimensionalidade? que inviabiliza métodos convencionais, como o AK-MCS. O metamodelo resultante viabilizou uma análise de sensibilidade global do comportamento de colapso progressivo da estrutura, a qual revelou a importância de considerar outras incertezas, mostrando que a velocidade do vento não domina tanto quanto o que foi encontrado anteriormente na literatura. As metodologias desenvolvidas nesta tese enfrentam dois principais gargalos computacionais do projeto de TLTs: o custo da otimização de famílias completas de torres e o custo da estimativa da probabilidade de falha com modelos mecânicos de alta fidelidade. Em conjunto, elas estabelecem a base computacional necessária para futuros procedimentos integrados de projeto, como a Otimização Baseada em Confiabilidade (RBDO), na qual avaliações de confiabilidade são incorporadas diretamente ao ciclo de otimização. Este trabalho destaca o potencial de combinar IA e simulações numéricas avançadas para enfrentar os desafios do projeto moderno de TLTs, oferecendo ferramentas eficientes e precisas de otimização e de avaliação de confiabilidade estrutural que se alinham às necessidades da indústria em evolução e às demandas ambientais.; Abstract: Transmission line towers (TLTs) are critical components of energy infrastructure, ensuring the safe and efficient transmission of electricity over long distances. In Brazil, where extensive transmission lines are common due to the vast territorial extension and the geographical separation between energy generation and consumption centers, TLTs face significant environmental challenges, primarily extreme wind loads. The need for resilient, economically viable, and sustainable designs has driven the adoption of advanced computational techniques, including artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), for the structural optimization and reliability assessment of TLTs. This thesis focuses on the integration of AI-based methodologies for the optimization and reliability assessment of TLTs. Innovative approaches are presented to handle high dimensionality and computational complexity, such as Gaussian process regression (GPR) and active learning, as well as their combination with spectrally normalized deep neural networks (DNNs). On the optimization front, a hybrid approach combining the metaheuristic Backtracking Search Algorithm (BSA) with GPR-based efficient global optimization (EGO) reduced the global mass of a real family of 230 kV self-supporting towers by up to 8.37%, compared to the strictly dimensional optimization practiced by the industry, requiring only a few hundred additional objective function evaluations, whereas comparable results with the isolated metaheuristic would require over one hundred thousand additional evaluations. In the reliability area, the proposed metamodel, AL-SNDGPR-MCS, provided stable estimates of the probability of failure (Pf) of an existing guyed tower, modeled with 30 random variables, through advanced nonlinear analyses that incorporate critical nonlinearities, such as bolt slippage, geometric and physical nonlinearities, and stiffness degradation due to residual stresses. Dimensionality reduction via deep learning, coupled with spectral normalization, overcame the ?curse of dimensionality? that makes conventional methods, such as AK-MCS, unfeasible. The resulting metamodel enabled a global sensitivity analysis of the structure?s progressive collapse behavior, which revealed the importance of considering other uncertainties, showing that wind speed does not dominate as much as previously found in the literature. The methodologies developed in this thesis address two main computational bottlenecks in TLT design: the cost of optimizing entire tower families and the cost of estimating the probability of failure with high-fidelity mechanical models. Together, they establish the necessary computational foundation for future integrated design procedures, such as Reliability-Based Design Optimization (RBDO), in which reliability assessments are incorporated directly into the optimization cycle. This work highlights the potential of combining AI and advanced numerical simulations to face the challenges of modern TLT design, offering efficient and accurate structural optimization and reliability assessment tools that align with evolving industry needs and environmental demands. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277116 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277113 Estudo das propriedades mecânicas e elásticas de concretos com óxido de grafeno Novak, Alex O óxido de grafeno (OG) tem se destacado como um nanomaterial promissor para o aprimoramento das propriedades mecânicas e de durabilidade de matrizes à base de cimento Portland. Contudo, estudos que avaliam sua aplicação em escalas mais próximas da prática, como em concretos, ainda são limitados. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar os efeitos da incorporação de OG em concretos convencionais, considerando teores de 0,01%, 0,025% e 0,05% em relação à massa de cimento. Inicialmente, investigou-se a dispersão do OG em meio aquoso por diferentes métodos (sonicação e agitação manual) e teores de aditivo superplastificante, por meio da técnica de UV-Vis. Em seguida, avaliou-se a influência dos teores de OG nas propriedades do concreto no estado endurecido, por meio de ensaios de resistência à compressão, resistência à tração por compressão diametral, resistência à tração na flexão, velocidade de pulso ultrassônico (VPU), utilizada como método não destrutivo para avaliação indireta da homogeneidade interna do concreto, módulo de elasticidade dinâmico, absorção de água por capilaridade e por imersão, índice de vazios e massa específica. Os dados foram analisados por estatística descritiva e inferencial, incluindo verificação de pressupostos, análise de variância (ANOVA) e teste de Tukey. Os resultados de UV-Vis indicaram que o aditivo superplastificante à base de policarboxilato promoveu melhora substancial na dispersão do OG. Observou-se ainda que, embora a sonicação tenha atuado de forma complementar, não houve diferenças substanciais em relação à agitação manual, o que apresenta relevância prática para aplicações em maior escala. Quanto às propriedades mecânicas e de durabilidade, o teor de 0,05% apresentou o desempenho mais favorável, com destaque para as reduções da absorção de água por imersão (17,6%) e por capilaridade (14,1%) em relação ao traço de referência. Também foram observadas tendências de aumento na resistência à tração por compressão diametral (19,0%), na resistência à tração na flexão (16,4%) e na resistência à compressão (2,3%) aos 28 dias. Contudo, para a VPU e o módulo de elasticidade dinâmico, não houve ganhos significativos, indicando que a influência do OG foi limitada e dependente da variável analisada. De modo geral, os resultados indicam que o uso de OG em concretos apresenta potencial, porém sua eficiência está condicionada ao teor incorporado, às condições de dispersão e à forma de incorporação na mistura. Assim, este trabalho contribui para uma compreensão mais realista da aplicação do OG em compósitos cimentícios, evidenciando tanto seu potencial quanto a sensibilidade do sistema às condições de dosagem e preparo.; Abstract: Graphene oxide (GO) has emerged as a promising nanomaterial for improving the mechanical and durability properties of Portland cement-based matrices. However, studies evaluating its application at scales closer to practical conditions, such as in concrete, are still limited. In this context, the present study aimed to evaluate the effects of GO incorporation in conventional concretes, considering contents of 0.01%, 0.025%, and 0.05% by mass of cement. Initially, GO dispersion in an aqueous medium was investigated using different methods, sonication and manual stirring, and different superplasticizer dosages, through UV-Vis spectroscopy. Subsequently, the influence of GO contents on the hardened properties of concrete was evaluated through compressive strength, splitting tensile strength, flexural tensile strength, ultrasonic pulse velocity (UPV), used as a non-destructive method for the indirect assessment of concrete internal homogeneity, dynamic modulus of elasticity, water absorption by capillarity and immersion, void index, and bulk density. The data were analyzed using descriptive and inferential statistics, including assumption checks, analysis of variance (ANOVA), and Tukey?s test. The UV-Vis results indicated that the polycarboxylate-based superplasticizer substantially improved GO dispersion. It was also observed that, although sonication had a complementary effect, no substantial differences were found compared to manual stirring, which is relevant for larger-scale applications. Regarding mechanical and durability properties, the 0.05% content showed the most favorable performance, with reductions in water absorption by immersion (17.6%) and capillarity (14.1%) compared to the reference mixture. Trends of increase were also observed in splitting tensile strength (19.0%), flexural tensile strength (16.4%), and compressive strength (2.3%) at 28 days. However, for UPV and dynamic modulus of elasticity, no significant improvements were observed, indicating that the influence of GO was limited and dependent on the evaluated property. Overall, the results indicate that the use of GO in concrete has potential; however, its efficiency is conditioned by the incorporated content, dispersion conditions, and incorporation method. Thus, this study contributes to a more realistic understanding of GO application in cementitious composites, highlighting both its potential and the sensitivity of the system to dosage and preparation conditions. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277113 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276589 Análise de matrizes de risco em contratos de obras públicas rodoviárias sob contratação integrada Rosa, Suélen Cardoso da As obras públicas rodoviárias executadas sob contratação integrada envolvem ele-vada complexidade técnica e significativa exposição a riscos ao longo da execução contratual. A matriz de risco foi incorporada ao ordenamento jurídico brasileiro como instrumento destinado a antecipar eventos supervenientes, distribuir responsabilida-des e preservar o equilíbrio econômico-financeiro dos contratos, especialmente no contexto da contratação integrada, prevista inicialmente no Regime Diferenciado de Contratações Públicas ? RDC (Lei nº 12.462/2011) e, posteriormente, incorporada à Lei nº 14.133/2021. Entretanto, sua aplicação tem ocorrido, em muitos casos, de forma padronizada e pouco aderente às especificidades dos empreendimentos, o que sus-cita questionamentos quanto à sua efetividade prática. Esta dissertação tem como objetivo analisar as matrizes de risco de contratos de obras públicas rodoviárias sob contratação integrada, fundamentado no diagnóstico de aderência entre os riscos pre-vistos e os eventos contratuais materializados na execução. A pesquisa, de natureza aplicada e de abordagem qualitativa, foi desenvolvida por meio de um estudo de caso múltiplo em cinco contratos federais celebrados entre 2020 e 2025. Foram analisados editais, contratos, matrizes de risco e termos aditivos, com cruzamento entre riscos previstos e eventos materializados, apoiado por um instrumento técnico estruturado. Os resultados indicaram que a correspondência entre riscos previstos e eventos for-malizados variou entre 20% e 33% nos casos estudados, evidenciando limitações re-lacionadas à genericidade dos enunciados, à baixa diferenciação por fase contratual e à ausência de mecanismos sistemáticos de retroalimentação institucional. O traba-lho avança ao estruturar preposições de aprimoramento fundamentadas na realidade fática dos contratos, organizado em dimensões estruturais, técnicas, de alocação e gerenciais. A pesquisa culmina na proposição de um mapeamento do processo de conferência técnica e de um instrumento de apoio à qualificação da matriz, concebidos para favorecer a verificabilidade documental, a retroalimentação institucional e o apri-moramento progressivo da governança contratual.; Abstract: Highway public works executed under integrated contracting involve high technical complexity and significant exposure to risks throughout contract execution. The risk matrix was incorporated into the Brazilian legal framework as an instrument intended to anticipate supervening events, allocate responsibilities, and preserve the economic-financial balance of contracts, especially within the context of integrated contracting, initially established under the Differentiated Public Procurement Regime ? RDC (Law No. 12,462/2011) and later incorporated into Law No. 14,133/2021. However, its ap-plication has often occurred in a standardized manner with limited adherence to the specific characteristics of each project, raising questions regarding its practical effec-tiveness. This dissertation aims to analysed risk matrices in highway public works con-tracts under integrated contracting, based on the diagnosis of adherence between the predicted risks and the contractual events materialized during execution. The research, applied in nature and qualitative in approach, was developed through a multiple case study involving five federal contracts executed between 2020 and 2025. Public notices, contracts, risk matrices, and contract amendments were analysed through a compari-son between predicted risks and materialized events, supported by a structured tech-nical assessment instrument. The results indicated that the correspondence between predicted risks and formalized events ranged from 20% to 33% in the cases studied, revealing limitations related to the generic nature of risk statements, the low differenti-ation by contractual phase, and the absence of systematic institutional feedback mech-anisms. The study advances by structuring improvement propositions grounded in the factual reality of the analysed contracts, organized into structural, technical, allocation, and managerial dimensions. The research culminates in the proposition of a technical review process mapping and a supporting instrument for risk matrix qualification, de-signed to promote documentary verifiability, institutional feedback, and the progressive improvement of contractual governance. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276589 2026-01-01T00:00:00Z