Evaluación de la influencia de las propiedades volumétricas en los módulos de la capa de asfalto calculados mediante retrocálculo utilizando datos del deflectómetro de carga caída

El proceso de retrocálculo realizado en sistemas de pavimentación es el análisis numérico de las deflexiones capturadas para estimar los parámetros de rigidez de la capa. La predicción del rendimiento a fatiga en términos de los módulos de la capa de asfalto calculados por retrocálculo utilizando un Deflectómetro de Carga Caída (FWD) presenta desafíos específicos en términos de protocolo de prueba, conjunto de habilidades y análisis de retrocálculo complejo. El rendimiento de la capa de asfalto está principalmente gobernado por parámetros extrínsecos como la temperatura, características de carga transitoria vehicular y contenido de humedad, así como parámetros intrínsecos como las propiedades del ligante y las propiedades de la mezcla de agregados. El papel de las propiedades volumétricas de las mezclas de asfalto contribuye significativamente a los módulos de la capa de asfalto calculados por retrocálculo en términos de la vida útil total de la estructura. El valor del módulo de la capa de asfalto depende de las propiedades volumétricas tradicionales de las mezclas de asfalto, como los vacíos de aire en la mezcla, los vacíos en el agregado mineral y el porcentaje de mezcla de betún. En este estudio, se identificaron un total de 60 secciones de pavimento en servicio de tres categorías diferentes de carreteras para realizar pruebas con FWD y la recolección de muestras de núcleos de la capa de asfalto. Se llevó a cabo una investigación de laboratorio detallada para estimar las propiedades volumétricas de diferentes muestras de núcleos. Este estudio utilizó investigaciones de campo para determinar el grado de interdependencia entre las características volumétricas de las mezclas de asfalto y la temperatura en los módulos de capa calculados por retrocálculo. Además, los hallazgos de este estudio se utilizaron para establecer varias correlaciones a nivel de agregado, demostrando relaciones sólidas con valores de R2 que varían de 0.84 a 0.875. El modelo desarrollado se valida y se representa en buena concordancia con los valores reales.