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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorOrtiz Viñán, Ana Paulina-
dc.contributor.authorNarváez Ochoa, Paola Soledad-
dc.date.accessioned2018-02-09T19:53:19Z-
dc.date.available2018-02-09T19:53:19Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationNarváez Ochoa, Paola Soledad. (2018). Modelo de predicción de la condición de pavimento en base al PCI, tiempo y volumen de tráfico en una vía de pavimento rígido. Caso de estudio Red Vial E50 tramo Loja-Zamora abscisas 29+000 a 57+000. (Trabajo de Titulación de Magíster en Ingeniería Vial ) . UTPL, Loja.es_ES
dc.identifier.other1275727-
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/21813-
dc.descriptionEn el proyecto se determina el Modelo de predicción de la condición del pavimento en base al PCI, tiempo y volumen de tráfico en una vía de pavimento rígido. Caso de estudio Red Vial E50 tramo Loja-Zamora abscisas 29+000 a 57+000; para ello se realiza la evaluación de la superficie de rodadura del tramo de vía que se analiza, georeferenciando cada uno de los daños de ésta a través de una inspección visual para determinar el índice de la condición de pavimento PCI promedio para el año 2017 , adicionalmente utilizando el dispositivo neumático Metrocount MC 5600 se efectuaron conteos vehiculares para dicha vía durante un periodo de tiempo determinado; con esta información se calculó el tráfico promedio diario anual 2017. Utilizando las variables PCI promedio y TPDA calculadas para el año 2017, así como las recopiladas para los años históricos 2010 y 2015 se realizó un análisis comparativo y se determinó las funciones que rigen el modelo de predicción de la condición de pavimento para las relaciones tiempo - PCI promedio así como también TPDA y PCI promedio de los años evaluados.es_ES
dc.description.abstractIn the project, the Pavement Prediction Model is determined based on the PCI, time and volume of traffic on a rigid pavement road. Case study Red Vial E50 section Loja-Zamora abscissas 29 + 000 to 57 + 000; For this purpose, the rolling surface of the section of track that is analyzed is evaluated, georeferencing each one of the damages of this one through a visual inspection to determine the index of the average PCI pavement condition for the year 2017, additionally using the Metrocount MC 5600 pneumatic device vehicle counts were made for said route during a determined period of time; with this information the average annual traffic 2017 was calculated. Using the average PCI and TPDA variables calculated for the year 2017, as well as those collected for the historical years 2010 and 2015, a comparative analysis was carried out and the functions that govern the pavement condition prediction model were determined for the time - Average PCI as well as average TPDA and PCI of the years evaluatedes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectPavimento de hormigón - Evaluaciónes_ES
dc.subjectPavimento rígidoes_ES
dc.subjectVías – Análisises_ES
dc.subjectMagister en ingeniería vial – Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.titleModelo de predicción de la condición de pavimento en base al PCI, tiempo y volumen de tráfico en una vía de pavimento rígido. Caso de estudio Red Vial E50 tramo Loja-Zamora abscisas 29+000 a 57+000.es_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ingeniería Vial

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