dc.contributorHuaman Guerrero Nestor Wilfredo
dc.creatorEchevarria Gonzales, David Douglas
dc.creatorRuiz Godier, Ursula Paola de Guadalupe
dc.date.accessioned2024-01-09T02:13:36Z
dc.date.accessioned2024-05-06T14:07:50Z
dc.date.available2024-01-09T02:13:36Z
dc.date.available2024-05-06T14:07:50Z
dc.date.created2024-01-09T02:13:36Z
dc.date.issued2023
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.14138/7034
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9284270
dc.description.abstractLa presente investigación titulada “Mapa de Performance Grade (PG) del asfalto en las regiones de Ucayali, Loreto y San Martín para su clasificación mediante la metodología SUPERPAVE”, brinda un análisis con el fin de obtener el Mapa de Performance Grade (PG) mediante la metodología SUPERPAVE, para las regiones de Ucayali, Loreto y San Martín. Los autores aplicaron los modelos matemáticos SHRP (Superior Highway Research Program) y LTPP (Long-Term Pavement Performance) para confiabilidades tanto del 98% como del 50%. Para dicho cálculo usaron data del Proyecto MERRA 2 de la NASA, tomando como estaciones meteorológicas los distritos de las regiones antes mencionadas; de este modo sacaron las temperaturas máximas y mínimas diarias dentro de un periodo de 20 años de cada distrito. Luego, los autores eligieron los modelos con temperaturas máximas y mínimas críticas para poder obtener los datos que, posteriormente, lo pasaron a corregir por tráfico y velocidad. Finalmente, mediante el software ArcGIS, elaboraron el Mapa de Performance Grade (PG) para las regiones de Ucayali, Loreto y San Martín asignándole un color específico a cada distrito, según su Performance Grade (PG) obtenido.
dc.languagespa
dc.publisherPE
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUniversidad Ricardo Palma
dc.subjectClasificación SUPERPAVE, Mapa de Performance Grade (PG), Performance Grade (PG), SHRP, LTPP
dc.titleMapa de Performance Grade (PG) del asfalto en las regiones de Ucayali, Loreto y San Martín para su clasificación mediante la metodología SUPERPAVE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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