Análisis de la serviciabilidad del pavimento mediante el método de diseño de la aashto: el caso costarricense



Descargar 149.71 Kb.
Página5/5
Fecha de conversión11.01.2017
Tamaño149.71 Kb.
1   2   3   4   5

3Análisis de Resultados, Hallazgos y Observaciones

3.1Análisis de Resultados


Se analizaron todos los datos obtenidos por los distintos panelistas encargados de evaluar los distintos tramos de prueba y se obtuvieron los porcentajes de aceptación mostrados en la Figura 22.
Figura 22. Porcentajes de Aceptación para el usuario de Costa Rica
De acuerdo a la Figuras 2 y 22 se pueden concluir los siguientes aspectos:


  • Un IRI de 4 m/km corresponde al IRI de un pavimento dañado. Sin embargo, un 50% de los entrevistados consideran que este es un IRI aceptable para una ruta nacional (rutas primarias de Costa Rica).

  • Dependiendo de las condiciones de uso, un IRI de 2,5 m/km se puede considerar como un pavimento viejo y con base en los resultados de las encuestas realizadas a todos los panelistas durante su proceso de evaluación, prácticamente el 90% considera que un IRI de 2 m/km corresponde a las condiciones óptimas ideales de cualquier carretera.

Con base en las observaciones anteriores se puede observar concluir de los resultados obtenidos que los costarricenses tienden a ser más permisivos con los valores de IRI de las rutas nacionales, que sus contrapartes de Estados Unidos de América.

Se realizó además una comparación de los valores de IRI obtenidos en las distintas rutas versus los datos de PSR obtenidos por las encuestas que llenaron los participantes de la investigación. Con esto se buscó obtener un modelo matemático que permitiera estimar los valores de PSI para Costa Rica.

En la Figura 23 se muestra la correlación entre IRI y PSR para el caso de Costa Rica, basándose en la información generada por las dos encuestas realizadas. El área sombreada (rojo) corresponde al 90% de confiabilidad de los datos de acuerdo a al valor promedio estimado por el modelo generado mediante el método de regresión lineal generalizado.



Figura 23.Gráfica obtenida para el cálculo del PSI de Costa Rica


De acuerdo a lo mostrado en la figura anterior se observa ver que existen algunas observaciones que se encuentran por fuera del 90% de confiabilidad de los datos, lo que genera mayor variabilidad en el modelo. Con el fin de determinar si estos puntos corresponden a valoraciones inadecuadas por parte de algún panelista, se procedió a identificar cada uno de los mismos y realizar la variabilidad del dato, con respecto a las demás mediciones generadas por otros panelistas en el mismo tramo. De tal forma se comparó el dato contra los intervalos de confianza asociados a la totalidad de los datos para cada tramo. Un ejemplo del análisis realizado se muestra en la Figura 24.

Figura 24. Análisis de intervalo de confianza para el Tramo 5.

Como se puede observar en la figura anterior, existe un dato que se encuentra afuera del intervalo de confianza del 99%. Esto es un indicativo de que la percepción anotada por el panelista tiene una alta probabilidad de ser errónea puesto que no es consistente con ninguno de los demás panelistas que evaluaron el tramo y registraron valores más similares entre sí (a pesar de siempre existir una variación marcada). De tal forma se considera que el dato que esta fuera de los límites de confianza se debe descartar.

Por lo descrito anteriormente se estimó la ecuación de PSI para Costa Rica solamente con base en los datos que se encuentren dentro del nivel de confianza del 90% como se muestra en la Figura 25.

Figura 25. Gráfica obtenida para el cálculo del PSI de Costa Rica con los datos dentro de un 90% de confiabilidad

En la Tabla 4 se muestran los dos modelos de PSI obtenidas para Costa Rica que se apegaron mejor a la información recolectada.

Tabla 4. Ecuaciones para el cálculo del PSI de Costa Rica


Modelo

Ecuación

R2

f

σ

t

1

PSICR= 0,015 IRI2 – 0,470 IRI + 4,989

0,90

14,42

6,94

-

2

PSICR = 5 - (-0,351*(log (1+IRI2))4 - 1,013*(log (1+IRI2))3 + 0,533*(log (1+IRI2))2 – 1,207*(log (1+IRI2)))

0,86

13,78

6,87



Como se muestra en la tabla anterior, se calcularan dos ecuaciones para el cálculo del PSI. La primera es una ecuación cuadrática que posee un R2 de 0,9, lo cual demuestra que se ajusta muy bien a los datos y que tiene una gran capacidad de predicción dentro de los rangos de calibración del modelo.

Adicionalmente, se calculó otra ecuación de grado 4, utilizando la misma forma (grado) que la desarrollada por Hall y Muñoz (1999) (Ecuación 6). No obstante, se prefiere el primer modelo puesto que presenta una menor variabilidad, mayor grados de libertad y por tanto es más eficiente desde el punto de vista estadístico. En la Figura 26, podemos observar las ecuaciones calculadas para Costa Rica y la ecuación de Hall y Muñoz (1999).
Figura 26. Modelos para estimación del PSI.
Se puede analizar de la gráfica anterior que la tolerancia del usuario costarricense es mucho más alta que la de un ciudadano norteamericano viendo el desplazamiento de las curvas generadas para Costa Rica con respecto a la de Hall y Muñoz (1999). En promedio, para un nivel de IRI dado, los costarricenses tienden a asignar un valor de PSI que es dos veces más alto. Esto es más impactante que los casos extremos (ej. IRI = 8 – 10), para los cuales se asocian niveles de PSI en el orden de 2,0, mientras que para el caso de Estados Unidos este PSI se asocia a niveles de IRI de aproximadamente 3,0 m/km. Lo anterior se traduce en que para los costarricenses la carretera puede llegar a condiciones de falla extrema y rugosidad extensiva, antes de que la misma se considere que ha alcanzado su condición de vida útil, lo cual es crítico pues se incurren en costos incrementales de usuario, deterioro a la flota vehicular, y mayores costos de reparación y rehabilitación.
De la Figura 26 también se pueden derivar los rangos de aplicación de los modelos calculados. Considerando que los modelos se desarrollaron para valores de IRI de 1 a 9 m/km y utilizando la zona de tendencia lineal en ambas ecuaciones se definen los rangos de aplicación para los modelos desarrollados según lo establecido en la Tabla 5. Por lo tanto utilizar las ecuaciones para valores de IRI mayores a 10 no es aconsejable ya que las ecuaciones se indefinen a partir de ese punto.

Tabla 5. Rango de aplicación de las ecuaciones para el cálculo del PSI Costa Rica



Modelo

Rango de Aplicación

(Valores de IRI)

  1. PSICR= 0,015 IRI2 – 0,470 IRI + 4,989

0 - 10

  1. PSICR = 5 - (-0,351 IRI4 – 1,013 IRI3 + 0,533 IRI2 – 1,207 IRI)

0 - 8


3.2Limitaciones


Las siguientes son las limitaciones asociadas al presente estudio:

  • Solamente se utilizó un tipo de vehículo (microbús).

  • Solamente se realizaron los análisis para carreteras de pavimento flexible (concreto asfáltico).

  • Se contó con un panel de 15 personas de entre 25 y 43 años.

  • Se transitó una única vez por cada tramo analizado.

  • La ecuación para el cálculo del PSI obtenido solo es válida para valores de IRI entre 0 y 10.

3.3Conclusiones y Recomendaciones


Tomando en consideración las observaciones realizadas en el presente proyecto se puede concluir que:

  • El 50% de los usuarios costarricenses son más permisibles con respecto a los países desarrollados con los valores de regularidad superficial de las carreteras, aceptando como óptimo valores de IRI entre 2 y 4.

  • La forma de la ecuación de la AASHTO no es la que se adapta de mejor manera a los valores obtenidos en Costa Rica, es por esto que se utiliza el modelo con términos cuadráticos como el principal.

  • Es necesario realizar más encuestas para obtener valores de PSR asociados a IRIs altos (8-10), ya que no se contaron con suficientes valores en ese rango, por esta razón el modelo muestra dispersión en las colas del mismo.

  • Es importante recomendar la necesidad de realizar recorridos en diferentes tipos de automóvil ya que esto puede significar variaciones en el modelo obtenido. Adicionalmente, para complementar la investigación en el futuro, se considera pertinente incluir el desarrollo de un modelo para carreteras de concreto ya que la percepción de los usuarios tiende a variar significativamente en este tipo de vías.


4referencias bibliográficas


AASHO. (1961). The AASHO Road Test: History and Description of Project. Highway Research Board, Vol. 61, No. 1. Washington, DC.

AASHTO. (1993). AASHTO Guide for Design of Pavement Structures. Washington, DC.

AASHTO. (2008). Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide, Interim Edition: A Manual of Practice. Asociación Americana de Carreteras Estatales y Oficiales de Transporte (AASHTO por sus siglas en inglés). Washington, DC., Estados Unidos de América.

Al-Omari & Darter. (1994). Relationships between international roughness index and present serviciability ratings. Transportation Research Council, Washington D.C. Estados Unidos de America.

Arriaga, P. & C. Mario. (1998). Índice internacional de rugosidad en la red carretera de México. Publicación Técnica No 108. Sanfandila, Qro. México.

ASTM E 867. (2006). Standard Terminology Relating to Vehicle-Pavement Systems. Sociedad America para Ensayos y Materiales (ASTM por sus siglas en inglés). Estados Unidos de America.

Badilla, G. (2009). Determinación de la regularidad superficial de pavimento mediante el cálculo del indice regularidad internacional (IRI): Aspectos y consideraciones importantes. Laboratorio Nacional de Materiales y Modelos Estructurales, Universidad de Costa Rica. San José, Costa Rica.

Badilla, G., Elizondo, F. & Barrantes, R. (2008). Determinación de un procedimiento de ensayo para el cálculo del IRI. Laboratorio Nacional de Materiales y Modelos Estructurales, Universidad de Costa Rica. San José, Costa Rica.

Carey, W. & Irick, P. (1960). The Pavement Serviceability Performance Concept . Highway Research Board. Record 250. Estados Unidos de America.

De Solminihac, H., Salsilli, R., Köhler, E. & Bengoa, E. (2003). Analysis of Pavement Serviceability for the AASHTO Design Method: The Chilean Case. Santiago, Chile.

Dujisin, D. & Arroyo, A. (1995). Desarrollo de una Relación Índice de Serviciabilidad (p) – Índice de Rugosidad Internacional (IRI). Comisión de Diseño y Evaluación de Pavimentos, Corporación de Desarrollo Técnico (CDT), Cámara Chilena de la Construcción. Santiago, Chile.

Hall, K. & Correa, C. (2007). Estimation of present serviceability index from international roughness index. Transportation Research Record 1655, TRB. Consejo de Investigación Nacional. Paper No. 99-1508. Washington, D. C, Estados Unidos de America.

Huang, Y. (1998) Pavement Analysis and Design. Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey. Estados Unidos de America.

Hveem, F M. & Carmany R M. (1948). The Factors Underlying the Rational Design of Pavements. Highway Research Board, Vol 28, pp 101-136. Estados Unidos.

Palacios, C. (2011). Análisis sobre la Guía Mecánico Empírica AASHTO 2011. Laboratorio GEOLAB & VialTech. Ecuador.

Paterson, W. (1986). Road Deterioration and Maintenance Effects. Banco Mundial. Washington, D.C., Estados Unidos de America.

Unidad de Evaluación de la Red Vial Nacional. (2011). Informe de Evaluación de la Red Vial Nacional Pavimentada de Costa Rica. LanammeUCR.

UMTRI Research Review. The Shape of Roads to Come: Measuring and Interpreting Road Roughness Profiles. Volumen 33. Número 1, 2002.



Páginas de Internet consultadas disponibles a junio 2013:

  • http://carreterasyvias.blogspot.com/2007/06/serviciabilidad-ii.html

  • http://es.wikipedia.org/wiki/%C3%8Dndice_de_regularidad_internacional

1   2   3   4   5


La base de datos está protegida por derechos de autor ©bazica.org 2016
enviar mensaje

    Página principal