Integración y aplicación de los métodos de Soft Computing (FAHP y FWA) para la evaluación del estado del pavimento en 5 tramos de la carretera CA-1071 en el centro poblado de Tartar Chico, distrito de Los Baños del Inca, departamento de Cajamarca

• Autor: Sánchez Chucchucán, Mirella Lisbeth
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2026
• Institución: Universidad Nacional de Cajamarca
• Repositorio: UNC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unc.edu.pe:20.500.14074/9351
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14074/9351
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pavimentos flexibles; Soft Computing; FAHP; FWA; gestión de mantenimiento vial; PCI; IRI; profundidad media de textura; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La presente investigación fue desarrollada en el centro poblado TarTar chico, en un sector de la carretera CA-1071, que producto del uso continuo y poco mantenimiento presenta múltiples fallas visibles provocando inseguridad e incomodidad en los usuarios de la zona periurbana, por lo que la investigación tuvo como objetivo evaluar el estado del pavimento de cinco tramos de la carretera CA-1071, ubicada en el Centro Poblado de Tartar Chico, Cajamarca, mediante la integración y aplicación de los métodos FAHP y FWA. El estudio integró métodos de Soft Computing basados en lógica difusa: el Proceso Analítico Jerárquico Difuso (FAHP) para la ponderación de criterios y el Promedio Ponderado Difuso (FWA) para la agregación de datos. Se evaluaron tres indicadores de desempeño en una longitud de 2.13 km: la condición superficial mediante el método PCI, la regularidad (rugosidad) a través del IRI utilizando la aplicación Roadroid, y la seguridad operacional (adherencia) mediante la profundidad de textura (MTD). Los resultados del modelamiento FAHP, basados en el juicio de expertos, determinaron que el deterioro del pavimento (PCI) es el criterio más influyente con un peso de 43.03%, seguido por la seguridad (39.82%) y la comodidad (17.16%). Tras la aplicación del algoritmo FWA, se obtuvo un Índice de Evaluación Compuesta (IEC) que identificó al Tramo 3 como el sector en peor estado, con un IEC de 0.51 (clasificación "Regular"), al Tramo 2, 4 y 5 con IEC de 0.25 (clasificación “Bueno”) y al Tramo 1 con un IEC de 0.11 (clasificación “Muy Bueno”).