Un Ensayo deterioro de pavimento

...

El IRI es una expresión de irregularidades en la superficie del pavimento que afectan adversamente la calidad de la conducción de los vehículos y también su costo operacional. El índice mide la rugosidad del pavimento en términos del número de metros por kilómetro que un láser montado en una camioneta especializada salta mientras que se conduce a través de una carretera. Los valores más bajos de IRI son indicativos de autopistas con pequeñas imperfecciones de superficie y, en consecuencia, un desplazamiento más suave.

Colección de Datos

Los datos sobre los PCS se obtuvieron por valores cuidadosamente asignados que van de 1 a 100 en varias secciones de la autopista.

Puntuación de Condición de Pavimentos (PCS)

80-100 Excelente

65-79 Muy buena

55-64 Bueno

45-54 Mediana

35-44 Pobre

1-34 Inaceptable

Los datos sobre los índices de rugosidad Internacionales (IRI) para el camino se obtuvieron de la Unidad de Evaluación de Pavimentos del Ministerio Federal de Obras, Nigeria.

Los datos recogidos fueron sometidos a análisis de regresión múltiple para determinar las relaciones entre los PCS y los valores de la forma y los niveles de gravedad de diversos defectos de la carretera tales como grietas, huellas, baches y parches.

Análisis de Regresión Múltiple

Las relaciones entre las variables dependientes y variables independientes fueron representadas por las siguientes ecuaciones:

(1)[pic 1]

(2)[pic 2]

β0 - valor del término constante

β1, β2 y β3 - coeficientes de las variables independientes

e - término de error.

Calg - nivel de severidad de la grieta del cocodrilo (dependiendo de la longitud de la grieta del cocodrilo)

Clong - nivel de severidad de la grieta longitudinal (dependiendo de la longitud de la grieta longitudinal)

Pa - número de parches

R - nivel de severidad de huella (dependiendo de la profundidad de la huella)

Ph - nivel de gravedad del bache (dependiendo del área del bache)

El nivel de gravedad de los deterioros se mide en una escala de 0 a 5 donde 0 representa un caso en el que no hay deterioro y 5, un caso de aparición grave de deterioro. Para calcular los parámetros del modelo con ayuda del software SPSS se utilizó el método de mínimos cuadrados ordinarios en el que se calcula la línea de mejor ajuste para los datos observados al minimizar la suma de los cuadrados de las desviaciones verticales de cada punto de datos a la línea.

El mejor ajuste de los modelos o su robustez podría determinarse a partir de los valores de R cuadrados. Los valores R2 de 0,61 y 0,78 para PCS y IRI, respectivamente, indican que ambos modelos son bastante robustos en la replicación de los datos observados. Sin embargo, el modelo IRI es más robusto en priorizar las actividades de mantenimiento vial.

Conclusión

Se han desarrollado modelos de rendimiento del pavimento de carreteras que son adecuados para predecir la tasa de deterioro de las carreteras en Nigeria y otros países en desarrollo del mundo con condiciones climáticas, de suelo y de tráfico similares. Los modelos se basaron en datos recopilados para PCS e IRI en la autopista que une Lagos (el centro neurálgico económico de Nigeria) con Ibadan (la ciudad más grande de África occidental), aparentemente uno de los caminos más traficados del país. Parámetros tales como la profundidad de la huella y el área de los baches fueron estadísticamente significativos para la predicción de PCS mientras que el número de parches, la longitud de las grietas longitudinales y la profundidad de la huella, fueron estadísticamente significativos en la predicción de IRI. Los modelos fueron validados utilizando datos actuales. La validación mostró que los modelos pueden predecir el deterioro del pavimento con una precisión razonable y, como tal, pueden utilizarse para actualizar los datos de las condiciones del pavimento antes de cada programa de mantenimiento. Esto eliminará la necesidad de una recopilación completa de datos sobre la condición del pavimento antes del ejercicio de mantenimiento, que es costoso y requiere mucho tiempo.