ESTUDIO EXPLORATORIO DEL PROYECTO NCHRP 1-41 MODELOS PARA PREDICCIÓN DE GRIETAS POR REFLEXIÓN EN RECAPADOS ASFÁLTICOS DE MEZCLAS EN CALIENTE

Abstract

formas más idóneas disponibles para la representación del fenómeno de reflexión de grietas en recapados asfálticos. En este sentido se desarrolló en los Estados Unidos un proyecto de investigación denominado CHRP 1-41: ''Modelos para predicción de grietas por reflexión en recapados asfálticos de mezclas en caliente''. Estos modelos presentan la ventaja de que fueron diseados para trabajar en conjunto con la nueva guía AASHTO de Diseo Empírico-mecanicista (MEPDG) y son el resultado de uno de los estudios más recientes en diseo de recapados en Estados Unidos. En este trabajo se realiza un análisis exploratorio de los modelos para predecir grietas de reflexión en recapados asfálticos del proyecto NCHRP 1-41. Se describe el proyecto a nivel global, se estudian las principales características de los modelos, sus ventajas y desventajas, su estructura y alcances. Se seleccionan cinco de los tópicos más innovadores y relevantes del proyecto para un análisis en mayor profundidad, pensando en una futura implementación de los modelos propuestos en el país. Los tópicos seleccionados son: modelo de tráfico, modelo de temperatura, redes neuronales artificiales (ANN), metodología de elemento finito semianalítica y ensayos para medir propiedades de fractura. Se concluye que los modelos de tráfico y temperatura son posibles de implementar en nuestro país. Sus ecuaciones y metodologías se encuentran disponibles en la literatura. Actualmente se están desarrollando en nuestro país bases de datos iniciales para los datos de entrada requerida por los modelos, como parte de un proyecto de investigación de la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM). Estas bases de datos deberán ser complementadas en el futuro para que los modelos sean aplicables a una mayor cantidad de condiciones de clima y tráfico nacionales. Las redes neuronales artificiales propuestas para la predicción del módulo dinámico presentan importantes ventajas respecto de las ecuaciones de regresión de Witczak, fundamentalmente en la precisión de las predicciones para valores extremos del módulo. En Chile no se cuenta todavía con extensa información para entrenar una red neuronal, pero podría utilizarse este método para entrenar alguna red neuronal en base a las mezclas norteamericanas con características similares a las chilenas más la base de datos nacional existente de mediciones de módulo dinámico. Los datos de entrada requeridos por el modelo son medibles en Chile y algunos ya son medidos rutinariamente. Finalmente, se pudo concluir que la medición de propiedades de fractura son importantes para el estudio de los nuevos modelos. Estas propiedades no son medidas actualmente en Chile, por esta razón, se han descrito algunos ensayos que podrían ser empleados para estudiar la resistencia a la fractura de nuestras mezclas.