Medición y comparación de la rugosidad en pavimentos de la ciudad de Tarapoto: mediante Smartphone y un método tradicional

Abstract

Medición y comparación de la rugosidad en pavimentos de la ciudad de Tarapoto: mediante Smartphone y un método tradicional

En el Perú existe una deficiencia en el control del estado de los pavimentos de las carreteras y ciudades, esto se debe principalmente, entre otros motivos, al alto coste económico que demanda un estudio para determinar el IRI (Índice de Rugosidad Internacional), principal parámetro internacional para clasificar el estado de una vía. Ante esto surgen alternativas de bajo costo que ayudan a determinarlo, entre ellas el aplicativo para smartphones RoadBump. En la presente investigación se delimitó tres tramos de estudio a las cuales se realizó su levantamiento de perfil longitudinal haciendo uso del nivel de ingeniero y mira (Clase 1), apoyándonos de la aplicación para computador ProVAL para aplicar el filtro del cuatro de carro (Quarter car Simulation) se determinó su IRI, que al compararlo con los obtenidos por el aplicativo para smartphones RoadBump (clase 3) bajo distintas combinaciones de factores, se determinó que los mejores resultados se obtiene usando un automóvil a una velocidad de 35 km/h, con una presión de llantas a 27 PSI (-3 PSI por debajo de lo estandarizado), arrojando un error promedio de 10.17%. Además, se determinó, con estos datos, una fórmula de regresión lineal con la cual fue posible ajustar aún más los datos llegando a reducir el error promedio a un 0.45%. Demostrando que existe una correlación del 88.76% entre el IRI obtenido por el método tradicional (mira y nivel) y el IRI obtenido por un smartphone (RoadBump). Con estos resultados fue posible determinar el IRI promedio del pavimento existente en la vía de evitamiento de la ciudad de Tarapoto (12.9 km), determinando, bajo las óptimas condiciones de recolección de datos para el aplicativo RoadBump y haciendo uso de la fórmula de regresión lineal, un IRI de 2.922 m/km para el carril derecho y 2.923 m/km para el carril izquierdo, clasificando al pavimento según AASHTO como regular. Concluyendo así que RoadBump es una herramienta que muestra resultados (IRI) muy acertados (88.76% de similitud) bajo condiciones específicas y valiéndose del nivel de ingeniero y la mira como herramienta de calibración.

Pavement roughness measurement and comparison in the city of Tarapoto: using Smartphone and a traditional method.

In Peru a deficiency exists in the control of the pavement condition of roads and cities, this is mainly due, among other reasons, to the high economic cost of a study to determine the IRI (International Roughness Index), the main international parameter to classify the condition of a road. In response to such situation, there are low-cost alternatives that help to determine it, among them the RoadBump smartphone application. In the present investigation, three study sections were delimited and their longitudinal profile survey was carried out using the engineer level and sight (Class 1). using the computer application ProVAL to apply the Quarter car filter (Quarter car Simulation). Using the computer application ProVAL to apply the quarter car filter (Quarter car Simulation), the IRI was determined, which was compared with those obtained by the smartphone application RoadBump (class 3) under different combinations of factors. It was determined that the best results were obtained using a car at a speed of 35 km/h, with a tire pressure of 27 PSI (-3 PSI below the standard), yielding an average error of 10.17%. In addition, a linear regression formula was determined with this data, with which further adjustment of the data was possible, reducing the average error to 0.45%. This showed that there is a correlation of 88.76% between the IRI obtained by the traditional method (sight and level) and the IRI obtained by a smartphone (RoadBump). According to these results, it was possible to determine the average IRI of the existing pavement on the Tarapoto bypass road (12.9 km), determining, under optimal data collection conditions for the RoadBump application and using the linear regression formula, an IRI of 2.922 m/km for the right lane and 2.923 m/km for the left lane, classifying the pavement as regular according to AASHTO. Thus concluding that RoadBump is a tool that shows very accurate results (IRI) (88.76% similarity) under specific conditions and using the engineer level and the sight as a calibration tool.