Modelo para predecir los cambios en el módulo de resiliencia debidos a humedecimiento y secado

El módulo de resiliencia es uno de los parámetros más importantes para el diseño de pavimentos, sin embargo, éste no se mantiene constante después de la construcción de la obra sino que presenta cambios estacionales debidos a humedecimiento o secado de los materiales. Por tanto, los cambios en este...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pérez-García, Natalia, Garnica-Anguas, Paul, Fredlund, Delwyn, Mestas-Martínez, Noe
Formato: Online
Idioma:eng
Publicado: UCR 2016
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/vial/article/view/21940
Descripción
Sumario:El módulo de resiliencia es uno de los parámetros más importantes para el diseño de pavimentos, sin embargo, éste no se mantiene constante después de la construcción de la obra sino que presenta cambios estacionales debidos a humedecimiento o secado de los materiales. Por tanto, los cambios en este parámetro deben ser contemplados en el diseño. La literatura sobre este tema es amplia para países extranjeros, sin embargo, para México es escasa. En este artículo los autores muestran resultados de una investigación cuyo objetivo fue obtener un modelo para predecir los cambios en el módulo de resiliencia debidos a humedecimiento o secado de suelos como arcillas, limo y arena. La metodología fue preparar varios especímenes en el óptimo de compactación (con respecto a la prueba Proctor estándar); posteriormente varios especímenes se humedecieron por capilaridad y otros se secaron al aire, con el propósito de simular condiciones posteriores a la construcción. Después del acondicionamiento de los especímenes, éstos fueron ensayados en la prueba de módulo de resiliencia de acuerdo con el protocolo NCHRP 1-28A. Los resultados indicaron que el módulo de resiliencia puede predecirse usando un modelo en función del esfuerzo desviador y del confinamiento (sd/s3) y la variación del contenido de agua con respecto a la humedad óptima. Al graficar los datos de módulo de resiliencia obtenidos en laboratorio contra los predichos con el modelo se obtuvo un valor de coeficiente de correlación (R2) de 84.1%, lo cual indica que el modelo es adecuado para predecir este parámetro.