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A deformação permanente é um defeito que afeta a durabilidade e a qualidade dos pavimentos asfálticos, sendo influenciada diretamente pelas características do ligante e dos agregados que compõem as misturas asfálticas usadas em revestimentos. O ensaio uniaxial de cargas repetidas, cujo resultado é o Flow Number, é usado como indicador da resistência da mistura à deformação permanente. A aplicação de aprendizado de máquina tem sido uma abordagem promissora para prever e entender o comportamento de misturas asfálticas ao longo do tempo. Este trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina na modelagem de fenômenos plásticos em misturas asfálticas para auxílio na seleção de materiais e no dimensionamento de pavimentos. Utilizando modelos de regressão e classificação com predições probabilísticas, os resultados obtidos demonstram a viabilidade e a eficácia dessa abordagem, alcançando uma acurácia de até 70%.
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