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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46097

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCOSTA, Jocilene Otília da-
dc.contributor.authorSAMPAIO, Eduardo Souza-
dc.date.accessioned2022-09-01T13:37:26Z-
dc.date.available2022-09-01T13:37:26Z-
dc.date.issued2018-07-19-
dc.date.submitted2022-08-30-
dc.identifier.citationSAMPAIO, Eduardo Souza. Modelos de previsão da severidade dos acidentes viários em rodovias nacionais de Portugal. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Civil - Bacharelado) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46097-
dc.description.abstractA análise de dados de sinistralidade rodoviária tem sido usada nas últimas décadas para aperfeiçoar a concessão e o dimensionamento de estradas e veículos, bem como para orientar políticas conducentes à melhoria da segurança rodoviária. Acresce que a redução da gravidade das lesões resultantes de acidentes rodoviários é atualmente um aspecto fundamental a considerar pelas administrações rodoviárias e fabricante de automóveis. Reduzir a sinistralidade é um objetivo social a ser alcançado. Assim, conhecer a série de fatores que contribuem para a ocorrência destes acidentes e também das consequências que estes trazem para os envolvidos é importantíssimo na função de reduzir o número de colisões nas estradas. Fatores como condições da via, geometria da estrada, fator condutor e fator veículo compõem as principais variáveis destes acidentes. O estudo aqui presente pretendeu dar alguma resposta para estas questões. Neste estudo, os modelos de previsão da severidade dos acidentes de viação em estradas nacionais foram desenvolvidos com o auxílio de das equações de estimação generalizadas – EEG. Os elementos viários que os compõem são as interseções de três ramos e os feridos, quantificados de colisões totais, classificados em ferido leve, ferido grave e vítima fatal. Chega-se a uma conclusão, que este trabalho contribui de forma acentuada para a melhoria da segurança rodoviária.pt_BR
dc.format.extent68p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAcidentes de trânsitopt_BR
dc.subjectRodovias - Medidas de segurançapt_BR
dc.subjectEngenharia de transportespt_BR
dc.titleModelos de previsão da severidade dos acidentes viários em rodovias nacionais de Portugal.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1549733487746857pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0090352391424488pt_BR
dc.description.abstractxThe analysis of road accident data has been used in the last decades to improve the concession and the dimensioning of roads and vehicles, as well as to guide policies leading to the improvement of road safety. In addition, reducing the severity of injuries resulting from road accidents is currently a key aspect to be considered by road administrations and car manufacturers. Reducing casualty is a social goal to be achieved. Thus, knowing the series of factors that contribute to the occurrence of these accidents and also the consequences they bring to those involved is very important in reducing the number of road collisions. Factors such as road conditions, road geometry, driver factor and vehicle factor make up the main variables of these accidents. The present study intended to give some answer to these questions. In this study, the models of prediction of the severity of road accidents on national roads were developed with the aid of the generalized estimation equations - EEG. The road elements that compose them are the intersections of three branches and the injured, quantified of total collisions, classified as light wounded, seriously injured and fatal victim. It can be concluded that this work contributes significantly to the improvement of road safety.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia Civilpt_BR
dc.degree.departament::(CAA-NT) - Núcleo de Tecnologiapt_BR
dc.degree.graduation::CAA-Curso de Graduação em Engenharia Civilpt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localCaruarupt_BR
Aparece nas coleções:TCC- Engenharia Civil - Bacharelado

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