Caracterización del tránsito de vehículos pesados en la Panamericana Norte - sector Serpentín de Pasamayo, para el diseño de pavimentos con el método mecanístico-empírico del AASHTO - Graus Medina, Daniel Angel (2023)
Actualmente el diseño de pavimentos en el Perú se realiza con métodos empíricos que datan de los años 70. Sin embargo, ya se cuenta con métodos mecanísticos-empíricos que mediante un modelamiento y caracterización realista de la estructura del pavimento y sus solicitaciones, analizan el desempeño que tendrá el pavimento durante su vida útil. El método que más destaca es el método mecanístico-empírico del AASHTO, también conocido como MEPDG, que para ser usado en el Perú requiere la calibración local de los modelos de predicción de deterioro de acuerdo al comportamiento real observado en campo; así como una base de datos de entrada que incluya información climática detallada, información del tránsito de vehículos pesados, espectros de cargas de tráfico, propiedades de los materiales disponibles, entre otros. En el presente trabajo se caracteriza el tránsito de vehículos pesados que circula por la Panamericana Norte, con el fin de estudiar y generar los datos de entrada de tráfico que usa el MEPDG, en base a la información registrada durante tres años en las estaciones de pesaje del sector Serpentín de Pasamayo. Primero, se discute la normativa y el procedimiento con el que se realiza el control de peso en las estaciones de pesaje en el Perú. Luego, se analizan los registros obtenidos del control de peso en las estaciones de pesaje de Serpentín de Pasamayo. Después, se procesan los datos recopilados y se obtienen los parámetros que caracterizan el tránsito de vehículos pesados según el MEPDG. Finalmente, se analizan y comparan los espectros de carga por eje obtenidos de la caracterización, de donde se concluye que la información registrada en las estaciones de pesaje puede ser utilizada para generar la mayoría de los parámetros de entrada. No obstante, todavía se debe mejorar el control de pesaje para tener datos de tráfico más completos y de mejor calidad.