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DESARROLLO DE UN MODELO MEJORADO PARA LA PREDICCIÓN DE MÓDULO DINÁMICO E* PARA MEZCLAS ASFÁLTICAS

DESARROLLO DE UN MODELO MEJORADO PARA LA PREDICCIÓN DE MÓDULO DINÁMICO E* PARA MEZCLAS ASFÁLTICAS. Ing. Fabricio Leiva Villacorta , Ph.D., MBA Ing. José Pablo Aguiar Moya, Ph.D. Ing. Luis Guillermo Loría Salazar, Ph.D. ¿ Qué es el LanammeUCR?.

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DESARROLLO DE UN MODELO MEJORADO PARA LA PREDICCIÓN DE MÓDULO DINÁMICO E* PARA MEZCLAS ASFÁLTICAS

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  1. DESARROLLO DE UN MODELO MEJORADO PARA LA PREDICCIÓN DE MÓDULO DINÁMICO E* PARA MEZCLAS ASFÁLTICAS Ing. Fabricio Leiva Villacorta, Ph.D., MBA Ing. José Pablo Aguiar Moya, Ph.D. Ing. Luis Guillermo Loría Salazar, Ph.D.

  2. ¿Quées el LanammeUCR? LanammeUCR es un laboratorio de la Universidad de Costa Rica dedicado a: • Investigación aplicada • Docencia • Transferencia tecnológica • Cooperación técnica • Primer laboratorio del ramo ACREDITADO ISO 17025 – 2002 en la región latinoamericana • 80 ensayos acreditados

  3. Áreas de Especialidad • Ingeniería Sísmica y Gestión del Riesgo. • Ingeniería de Suelos y Rocas (Geotecnia). • Ingeniería Estructural. • Ingeniería de Materiales de Construcción. • Ingeniería Vial (Programa PITRA – Ley 8114 y 8603). • LEY 7099: Laboratorio nacional de referencia • LEY 8603: Garantizarla máxima Eficiencia de Inversión Pública en Reconstrucción y • Conservación de la Red Vial Costarricense • LEY 8114: Fiscalización, investigación, transferencia de Tecnología, apoyo a municipios, • evaluación de redes viales y puente especificación vial • costarricense 1.0% Impuesto al combustible

  4. Motivación Modelo Witczak

  5. Motivación Modelo Witczak-Lanamme

  6. OBJETIVO • Desarrollar un modelo mejorado y mas efectivo para la estimación del módulo dinámico para mezclas asfálticas en Costa Rica por medio del uso de redes neurales.

  7. Metodología • Análisis estadístico de modelos Witczak y Witczak-Lanamme (Motivación) • Desarrollo de modelos NN o RN usando misma base de datos • Comparación estadística de modelos

  8. Materia Prima 10 Mezclas Asfálticas en Caliente

  9. RESULTADOS • Desarrollo de modelos RN Variables de entrada: T = temperatura  = viscosidad del asfalto f = frecuencia de carga, Hz. Va = Contendido de vacíos de aire, %. V beff = Contenido de asfalto efectivo, % por volumen. 38 = Porcentaje retenido acumulado en la malla de 9,53 mm. 4 = Porcentaje retenido acumulado en la malla No 4. 200 = Porcentaje pasando en la malla No 200.

  10. RESULTADOS Ecuaciones del Modelo

  11. RESULTADOS • Desarrollo de modelo RN *NCHRP Report 465

  12. RESULTADOS

  13. CONCLUSIONES • El nuevo modelo llamado RN-LANAMME es el más adecuado estadísticamente dado que presentó los mejores parámetros de calidad de regresión (Se/Sy, R2). • Metodologías de regresión basadas en redes neurales presenta una ventaja significativa sobre los métodos clásicos de regresión multi-variable.

  14. ¡Muchas Gracias! http://www.lanamme.ucr.ac.cr/ Fabricio.leiva@ucr.ac.cr

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