Blog de PavAnalyzer
Guías, recorridos y publicaciones técnicas para quienes administran, estudian y conservan carreteras.
Una metodología que convierte el pesaje real y la variabilidad de la construcción en una distribución de vida y en la probabilidad de falla de cada año, con el programa multicapa de PavAnalyzer, una red neuronal sustituta y simulación de Monte Carlo.
15 min de lectura
Una plataforma web que une ejes equivalentes, espectros de carga y la teoría multicapa de Burmister para comparar mezclas convencionales y recicladas bajo el mismo tránsito. Validada contra KENLAYER.
6 min de lectura
Una API en Python con Machine Learning limpia y clasifica los registros de pesaje dinámico y entrega el espectro de carga de cada tipo de eje, con su ajuste log-normal, LSF y ESALs. Con datos reales de la estación Zacatal procesó más de 1.2 millones de datos en setenta segundos.
5 min de lectura
Cómo pasar de los ensayes de laboratorio (protocolo AMAAC nivel IV) a una decisión de diseño: se modela cada mezcla con Burmister, se calculan su vida a fatiga y a deformación permanente y se comparan con la hipótesis de Miner.
5 min de lectura
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.
5 min de lectura
La primera versión de PavAnalyzer: un programa de escritorio basado en la teoría multicapa de Burmister que calcula ejes equivalentes por el método de la UNAM, esfuerzos, deformaciones y vida útil, módulo dinámico y grado PG.
4 min de lectura
