Publicación científica VIII SIA · 2024

Desarrollo de módulos en Python

Módulos de Python, instalables con pip, que calculan ejes equivalentes por los métodos de la UNAM y la AASHTO conforme a la NOM-012-SCT-2-2017 y generan espectros de carga por tipo de eje.

Autores: Fernando Trejo y Carlos Chávez Grupo Xicuco · Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

Publicado el 5 min de lectura PDF · 12 páginas

En 30 segundos

Resumen del estudio

3
métodos de análisis de cargas: UNAM, AASHTO 93 y espectros
2017
versión de la NOM-012-SCT-2 con sus pesos y vehículos
4
módulos de espectros, uno por tipo de eje
z libre
profundidad de cálculo en el método de la UNAM

Antes de comparar mezclas, hay que conocer las cargas

Alternativas sustentables como el pavimento asfáltico recuperado (RAP) o las mezclas con hule molido solo son viables si su vida útil se compara bien con la de las mezclas tradicionales. Esa comparación se hace con la vida a fatiga, y para eso primero hay que evaluar las cargas: con ejes equivalentes o con espectros de carga.

“Con solo importar el módulo y proporcionar los datos requeridos, es posible obtener los ejes equivalentes y espectros de carga.”

Trejo y Chávez, VIII SIA (2024).

Ejes equivalentes por el método de la UNAM

El método calcula dos daños: el superficial (fatiga debajo de la carpeta) y el profundo (deformación permanente encima de la subrasante). El tránsito se estandariza en un eje sencillo dual de 8.2 t con 5.8 kg/cm² y radio de 15 cm; por debajo de 30 cm, los ejes tándem y trídem se tratan como ejes duales independientes.

Programa DISPAV

Profundidades fijas

5, 15, 30, 60, 90 y 120 cm, con los pesos del decreto de 1997 y la NOM-012-SCT-2008.

Instalación y uso

pip install ejes_UNAMimport ejes_UNAM
En Jupyter: %pip install ejes_UNAM. Después se asignan los datos del tránsito y se llama a las clases Transito y Ejes_equivalentes_UNAM.

Datos del ejemplo del trabajo

CaracterísticaVariableValor
Tránsito diario promedio anualTDPA500
Años de servicion9
Tasa de crecimiento anual (%)r2.5
Factor direccionalFD1
Factor de utilización de carrilFC0.5
Vehículos cargados (%)C70
Profundidad de cálculo (cm)z10
Tipo de caminocaminoA
Sobrecarga (%)sobrecarga20

Composición del TDPA: A2 33.9 %, B2 9.7 %, C2 27.4 %, C3 7.2 %, T2S1 2.5 %, T2S2 4.9 %, T2S1R2 5.7 %, T3S1R2 2.4 %, T3S2R2 3.9 % y T3S3S2 2.4 %.

Ejes equivalentes por el método AASHTO 93

El método viene de la Prueba de Carreteras AASHO (Ottawa, Illinois, 1958 a 1960). Usa el factor de equivalencia de carga por eje respecto al eje sencillo de 8.2 t: los ejes de cada tipo se multiplican por el factor de crecimiento y por su factor de equivalencia. El módulo «ejes_AASHTO» usa los pesos y vehículos de la NOM-012-SCT-2-2017; el ejemplo del trabajo usa un TDPA de 1,200, 10 años, crecimiento de 3.2 % y serviciabilidad terminal de 2.5.

ESAL = Σ Fi · niFactor de crecimiento = ((1 + g)n − 1) / g

Espectros de carga

La norma de la SICT solo fija pesos máximos por eje. Medir el peso real de cada eje da un diseño más preciso: el daño de cada eje sigue la ley de la cuarta potencia y el espectro se describe con una distribución log-normal multimodal de tres medias, tres desviaciones estándar y tres pesos.

LEF = (Xr / Ls)mLSF = Σ (Xr / Ls)m · qrESALs = N · LSF
Módulos eje_sencillo, eje_sencillo_dual, eje_tandem y eje_tridem: un CSV y una llamada como Espectro_eje_tridem(ruta_archivo).

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre este módulo y DISPAV?

DISPAV calcula a profundidades predefinidas (5, 15, 30, 60, 90 y 120 cm) y con pesos del decreto de 1997 y la NOM-012-SCT-2008. El módulo de Python usa la NOM-012-SCT-2-2017, calcula a cualquier profundidad y admite sobrecarga en porcentaje.

¿Cómo se instala?

Con pip, como cualquier paquete de PyPI: «pip install ejes_UNAM» o «pip install ejes_AASHTO», y se importa en el script o cuaderno de Jupyter.

¿Por qué usar espectros si los ejes equivalentes son más sencillos?

Porque describen la distribución real de pesos por tipo de eje en lugar de remitir todo a una sola configuración, lo que permite un diseño más preciso y optimizado.

Referencias

  1. Sánchez, M. (2011). Diseño de pavimentos flexibles CA-60. Universidad Nacional Autónoma de México.
  2. Corro, S., Magallanes, R., Prado, G. (1981). Instructivo para diseño estructural de pavimentos flexibles. Universidad Nacional Autónoma de México.
  3. AASHTO (1993). Guide for Design of Pavement Structures. Washington, DC.
  4. Huang, Y. H. (2004). Pavement Analysis and Design (2.ª ed.). EUA.
  5. Prozzi, J., Hong, F. (2006). Traffic Characterization for a Mechanistic-Empirical Pavement. The University of Texas at Austin.

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