dc.contributorBojorque Iñeguez, Jaime
dc.creatorCabrera Illescas, Abel Bernardo
dc.creatorUrgiles Parra, Diana del Rocío
dc.date2017-05-05T17:58:30Z
dc.date2017-05-05T17:58:30Z
dc.date2017
dc.date.accessioned2018-03-14T20:27:02Z
dc.date.available2018-03-14T20:27:02Z
dc.identifierhttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/27328
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1134258
dc.descriptionEn el presente trabajo de investigación se ha programado los métodos de PCA (Portland Cement Association) y AASHTO (American Association of State Highway and Transportation Officials) para el diseño de pavimentos rígidos en el programa Matlab, con el fin de analizar los parámetros de influencia en cada método, encontrando el espesor que optimice el diseño y entender los parámetros más relevantes en cada método. Se presenta una introducción a los conceptos básicos del diseño de los pavimentos rígidos, así como el análisis estadístico de los resultados obtenidos a partir de la variación de los parámetros. Una herramienta computacional permite realizar análisis comparativo frente a los diferentes parámetros, como: materiales, trafico, periodo de diseño, factores de seguridad, entre otros, para que de esta manera, se elija la solución más adecuada con un grado de confiabilidad determinado. Del análisis estadístico, se implementó el método experimental no lineal, este método identifica las relaciones entre las variables a partir del grupo de datos experimentales, y proporcionó modelos de ecuaciones cuadráticas con coeficientes de correlación mayores a 0.98 para los dos métodos, indicando, adicionalmente los parámetros significativos. Se determinó que el módulo de reacción de la subrogante es el parámetro con mayor influencia y el de menor influencia es la tasa de crecimiento vehicular para el método de la PCA. En el caso del método de la AASHTO, el parámetro más influyente es el coeficiente de transferencia de carga, mientras el espesor de la subbase es el menos influyente.
dc.descriptionIn the present work of investigation, it has been programmed the methods of PCA (Portland Cement Association) and AASHTO (American Association of State Highway and Transportation Officials) for the design of rigid pavements in the Matlab Software, in order to analyze the parameters of influence in each method, finding the thickness that optimizes the design and to understand the most relevant parameters in each method.It’s presented an introduction to the basic concepts of rigid pavement design, as well as the statistical analysis of the results obtained from the variation of the parameters. A computational tool permit to perform comparative analysis against the different parameters, such as: materials, traffic, design period, safety factors, and others. In this way, the most appropriate solution is chosen with a certain degree of reliability. From the statistical analysis, the nonlinear experimental method was implemented, this method identifies the relationships between the variables from the experimental data group, and provided models of quadratic equations with correlation coefficients greater than 0.98 for the two methods, indicating the significant parameters. It was determined that the subgrade reaction modulus is the parameter with the greatest influence and the least influence is the rate of vehicle growth for the PCA method. In the case of the AASHTO method the most influential parameter is the load transfer coefficient, while the thickness of the subbase is the least influential.
dc.descriptionIngeniero Civil
dc.descriptionCuenca
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.relationTI;1073
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
dc.sourceinstname:Universidad de Cuenca
dc.sourcereponame:Repositorio Digital de la Universidad de Cuenca
dc.subjectINGENIERIA CIVIL
dc.subjectPAVIMENTO RIGIDO
dc.subjectMATLAB
dc.subjectAASHTO
dc.subjectHERRAMIENTA INFORMATICA
dc.subjectMETODO PCA
dc.titleAnálisis de sensibilidad de parámetros en el diseño de pavimentos rígidos por los métodos de la AASHTO y PCA
dc.typeTesis


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