Juan Sebastián Useche-Castelblanco, Oscar Javier Reyes Ortiz, Marcela Mejía
La construcción de vías y carreteras son el eje central para el desarrollo y crecimiento cultural, económico y social de un país. Existen diferentes tipos de materiales estructurales usados para la construcción de estas vías, dentro de los cuales se resalta el uso de mezclas asfálticas para la creación de pavimentos flexibles. Este trabajo muestra el desarrollo de un modelo de caracterización para mezclas asfálticas mediante la implementación de diferentes herramientas digitales con el objetivo de conocer mediante una imagen, una descripción detallada de la mezcla asfáltica, permitiendo simplificar la toma de decisiones en campo, optimizando el proceso de construcción y calidad de los pavimentos. Para el desarrollo se implementan algoritmos de procesamiento digital de imágenes, trasformada discreta de Fourier y mapas auto organizativos de Kohonen. Los resultados muestran las diferentes características obtenidas, el error menor al 4% en la construcción de la granulometría digital con respecto a la usada en el laboratorio y finalmente, la relación de la segregación con el comportamiento mecánico de las mezclas. Como investigación futura se proyecta la validación de la incidencia de los otros parámetros calculados en este trabajo, con propiedades mecánicas del material.
The construction of roads and highways are the central axis for the development of cultural, economic, and social growth of a country. There are different types of structural materials used for the construction of these roads, among which the use of asphalt mixtures for the creation of flexible pavements stands out. Este work shows the development of to characterization model for asphalt mixtures through the implementation of different digital tools to know, through an image, a detailed description of the asphalt mixture, allowing to simplifying decision making in the field, optimizing the process of construction and quality of pavements. For the development, digital image processing algorithms, discrete Fourier transform, and Kohonen self-organizing maps are implemented. The results Show the obtaining of the different characteristics, the error less than 4% of the digital granulometry with respect to the one used in the laboratory and the relationship of the segregation with the mechanical behavior of the mixtures. in future work, the validation of the incidence of the other parameters calculated with the mechanical properties of the material es projected.
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