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Autores : Gabriel García, Ph.D., Ing.Civ. Esteban Marín, M.Sc., Ing.Civ.

Caracterización del Desempeño a Fatiga Mediante el Enfoque Fenomenológico y de Disipación de Energía de MA Chilenas. IAG130-01-2013. Autores : Gabriel García, Ph.D., Ing.Civ. Esteban Marín, M.Sc., Ing.Civ. Rodrigo Delgadillo, Ph.D., Ing.Civ. Carlos Wahr, Ing.Civ. Introducción.

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  1. Caracterización del Desempeño a Fatiga Mediante el Enfoque Fenomenológico y de Disipación de Energía de MA Chilenas IAG130-01-2013 Autores: Gabriel García, Ph.D., Ing.Civ. Esteban Marín, M.Sc., Ing.Civ. Rodrigo Delgadillo, Ph.D., Ing.Civ. Carlos Wahr, Ing.Civ.

  2. Introducción • En Chile, el diseño de pavimentos flexibles se realiza, fundamentalmente, con AASHTO 93 • Como un primer paso hacia métodos E-M, la UTFSM ha comenzado a caracterizar el comportamiento a fatiga de MAC chilenas, por medio del ensayo de vigas a flexión en 4 puntos (4PBB) • El agrietamiento predominante en el país, es del tipo “de abajo hacia arriba”, por lo que en esta etapa, se optó por caracterizar este deterioro • El objetivo de este trabajo es modelar el comportamiento a fatiga de 5 MAC, aplicando el enfoque tradicional y el de la “razón de cambio de la energía disipada” (RCED)

  3. Materiales Utilizados • Mezclas Estudiadas • IV-A-12: Densamente graduada, se incluyeron 2 tipos, una con asfalto convencional y una con asfalto modificado • M-10: Microaglomerado discontinuo en caliente, utilizada como capa de rodadura • SMA: “Stone Mastic Asphalt”, se estudiaron 2 tipos, una con pellet de celulosa con asfalto y una con fibras de celulosa

  4. Materiales Utilizados • Granulometrías de las Mezclas

  5. Materiales Utilizados • Asfalto y Vacíos de Aire • Condiciones de Ensayo en Laboratorio • Norma: AASHTO T 321-07 • Tipo de ensayo: deformación controlada • Probetas: 380 mm x 50 mm x 63 mm • Temperatura: 20oC • Frecuencia: 10 Hz • Criterio de falla: reducción rigidez inicial al 50%

  6. Enfoque Tradicional • Ecuación de Fatiga

  7. Enfoque Tradicional • Resultados • Curvas de Fatiga y Parámetros e6 y N500 N500 e6

  8. Enfoque Tradicional • Resultados • Relación K1 – K2

  9. Enfoque Tradicional • Comparación con Modelos Shell y A.I.

  10. Disipación de Energía • Razón de Cambio de la Energía Disipada (RCED) [Shen y Carpenter. 2007]

  11. Disipación de Energía • Valor de Plató (VP) RCED Falla Macroscópica Valor de Plató Etapa de Plató Ciclos de Carga Nf50 [Shen y Carpenter. 2005] Valor de Plató (VP): RCED que corresponde al ciclo Nf50

  12. Disipación de Energía • Relación Única VP-Nf y Ecuación de Predicción de VP Data Points: 546 Mixture types: 98 Loading modes: 2 Frequency: 0.5-10 Hz Rest period: 0-0.4 sec. To = 20oC [Shen. 2006]

  13. Disipación de Energía • Resultados • Relación VP - Nf

  14. Disipación de Energía • Resultados • Comparación VP: Este Estudio vs. Shen-Carpenter

  15. Disipación de Energía • Resultados • Evaluación Modelo Predictivo Shen-Carpenter

  16. Disipación de Energía • Resultados • Nuevo Modelo Predictivo del VP

  17. Conclusiones • Se caracterizó el desempeño a fatiga de 5 MAC (2 densas, 1 discontinua y 2 SMA) por medio de 2 enfoques: • Enfoque Tradicional • Los parámetros K1 y K2 mostraron una fuerte correlación (R2 = 0.97) y K2 estuvo dentro del rango que reporta la literatura (3 a 6) • Se propuso una relación con un solo parámetro, lo que permitiría caracterizar otras mezclas, con ensayos a un solo nivel de deformación – Se requiere expandir la B.D. • El desempeño de las mezclas se relacionó directamente con el grado del asfalto usado (PG 70-28 la mejor y PG 64-22 la peor)

  18. Conclusiones • Enfoque Disipación de Energía • Se aplicó un modelo basado en una propiedad fundamental (Valor de Plató) que se determina a partir de la RCED para Nf50 • Se obtuvo una relación única entre VP y Nf, la cual sería estadísticamente equivalente a la propuesta por Shen y Carpenter • Sin embargo, al aplicar el modelo para estimar VP en función de las propiedades del material (y con este Nf), se obtuvo una pobre correlación (R2 = 0.556) • Dado lo anterior, se propuso un nuevo modelo que considera e, PV de la mezcla y G* y d del asfalto • El nuevo modelo resultó muy preciso (R2 = 0.92) y con poco sesgo • Dado que usa datos de entrada similares a los de los modelos para estimar IE*I, esto permitiría una mejor integración en un método de diseño E-M

  19. ¡Muchas Gracias! UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA Casa Central Valparaíso Campus Santiago – San Joaquín

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