Modelo numérico-experimental para a simulação das ações dinâmicas induzidas pela caminhada humana em estruturas de passarelas

Abstract

A caminhada humana é a ação dinâmica mais relevante na análise estrutural de passarelas, especialmente porque a frequência natural da maioria dessas estruturas apresenta valores próximos à frequência da caminhada humana ou a um de seus múltiplos harmônicos ou subharmônicos. Com o objetivo de prever o comportamento estrutural, diversos modelos de carga capazes de representar a caminhada foram desenvolvidos nas últimas décadas. No entanto, esses modelos frequentemente produzem respostas estruturais divergentes entre si ou apresentam resultados conservadores. Este trabalho propõe um modelo numérico-experimental de carga vertical da caminhada humana, capaz de simular suas características aleatórias, em especial as variações interpedestre, permitindo prever de forma mais precisa e abrangente a resposta estrutural de passarelas submetidas à ação humana. O modelo foi calibrado a partir de dados experimentais reais, obtidos por meio de centenas de medições de aceleração da caminhada, e emprega ferramentas modernas e consolidadas, como o algoritmo metaheurístico CircleInspired Optimization Algorithm (CIOA) e redes neurais artificiais, permitindo prever carregamentos verticais da caminhada para diferentes massas de pedestres e frequências de passo, dentro de um amplo intervalo. O modelo proposto foi aplicado a diferentes passarelas, simulando diversas condições de tráfego. As respostas estruturais obtidas a partir das cargas previstas pelo modelo mostraram boa concordância com aquelas calculadas por meio da aplicação de registros experimentais da força real da caminhada e, na maioria dos casos, superaram os resultados de modelos de carga consagrados na literatura. Essa superioridade mostrou-se ainda mais evidente em situações de múltiplos pedestres caminhando com frequências e velocidades aleatórias – situação mais representativa do tráfego real e ainda pouco explorada por modelos existentes. O bom desempenho do modelo está associado à sua formulação, que considera também os sub-harmônicos da caminhada humana, e à sua aplicação, que incorpora a individualidade de cada carregamento, permitindo representar adequadamente as variações interpedestre, frequentemente negligenciadas por modelos tradicionais.

Human walking is the most relevant dynamic action in the structural analysis of footbridges, particularly because the natural frequency of most of these structures is close to the walking frequency or to one of its harmonic or sub-harmonic multiples. In recent decades, several load models capable of representing human walking have been developed to predict structural behavior. However, these models often produce divergent structural responses or yield conservative results. This work proposes a numerical-experimental model for the vertical load induced by human walking, capable of simulating its random characteristics, particularly interpedestrian variability, thereby enabling a more accurate and comprehensive prediction of the structural response of footbridges subjected to human-induced loads. The model was calibrated using real experimental data obtained from hundreds of walking acceleration measurements and employs modern and well-established tools, such as the metaheuristic Circle-Inspired Optimization Algorithm (CIOA) and artificial neural networks. This approach allows the prediction of vertical walking loads for different pedestrian masses and step frequencies over a wide range. The proposed model was applied to different footbridges, simulating various traffic conditions. The structural responses obtained from the loads predicted by the model showed good agreement with those calculated using experimental records of actual walking forces and, in most cases, outperformed the results of well-established load models reported in the literature. This superiority was even more evident in scenarios involving multiple pedestrians walking at random frequencies and speeds – a condition more representative of real traffic and still insufficiently addressed by existing models. The good performance of the model is associated with its formulation, which also accounts for sub-harmonics of human walking, and with its application strategy, which incorporates the individuality of each load, allowing an adequate representation of inter-pedestrian variability that is often neglected by traditional models.