Resumen

Para investigar los factores clave y analizar sus efectos en las estrategias de mantenimiento y rehabilitación (M&R), se recopilaron datos de 2495 secciones de pavimento del sistema de gestión de pavimentos (PMS), incluyendo datos de rendimiento del pavimento, datos de tráfico, datos de propiedades de materiales y datos de registros de M&R. Se empleó primero la regresión logística para explorar los factores influyentes en la probabilidad de mantenimiento. Posteriormente, se estableció un modelo de árbol de clasificación para identificar los factores clave en el espesor de repavimentación. Los resultados mostraron que las secciones de carretera con IRI más alto, profundidad de huellas (RD), tasa de deterioro del coeficiente de fricción de la superficie (DRSFC), proporción de parches en el pavimento (PPR) e índice de severidad de grietas transversales (TCSI) antes del tratamiento tenían una probabilidad de mantenimiento significativamente mayor, que podría ser cuantificada por el modelo logístico desarrollado.

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Investigar; Factores; Mantenimiento; Rehabilitación; Repavimentación; Espesor
• Keywords:Investigate; Factors; Maintenance; Rehabilitation; Resurfacing; Thickness