14 IAG105-01

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MODELOS PARA LA
CONSTRUCCIÓN DE
CURVAS MAESTRAS
DEL MÓDULO
DINÁMICO DE
MEZCLAS ASFÁLTICAS
Título
Fernando Martínez
Autores
Silvia Angelone
Marina Cauhapé Casaux
Manuel Borghi
Laboratorio Vial – ((I.M.A.E)
Universidad de Rosario
Rosario, Argentina
El Módulo Dinámico |E*|
de las mezclas asfálticas
• Principal propiedad en los métodos de
diseño de base mecanicista
• Fuertemente dependiente de la
frecuencia y la temperatura
• Utilización de modelos para
representar la influencia de estos
factores  Construcción de “curvas
maestras” a una temperatura de
referencia.
El Módulo Dinámico |E*|
 = 0 . sen (t)
 = 0 . sen (t - )
 = 0 . sen (t)
0
* (t)
 = 0 E
. sen

0
Curvas Maestras de |E*|
0.1 Hz
100000
5 Hz
100000
5 Hz
0.1 Hz
Temperatura de
referencia TR = 20 ºC
10000
20 ºC
30 ºC
1000
40 ºC
|E*| (MPa)
|E*| (MPa)
10 ºC
aT
10000
Curva Maestra
1000
aT
100
0.0001
0.01
1
100
Frecuencia (Hz)
100
0.0001
0.01
1
100
Frecuencia (Hz)
aT : factor de traslación dependiente de la
temperatura
Curva Maestra : forma de S apaisada
|E*|
Curvas Maestras de |E*|
Ligante
Agregados
|E*|máx
|E*|mín
Ligante
Agregados
Inflexión
Frecuencia
|E*|máx: Módulo máximo o Vítreo (elástico)
|E*|mín: Módulo mínimo o de equilibrio (viscoso)
Objetivo del trabajo
• Evaluar distintos métodos y modelos
para construir las curvas maestras
del módulo dinámico |E*| en función
de la frecuencia a una temperatura
de referencia
• Comparar esos modelos a través de
análisis de correlación para seis
mezclas asfálticas diferentes
utilizadas en la Argentina
Modelos y Ecuaciones
Para modelar la Curva Maestra :
•Un modelo logístico sigmoidal simétrico
• Un modelo logístico sigmoidal no simétrico
•Un modelo potencial
Para modelar el factor de traslación aT:
•Ecuación del tipo Arrhenius
•Ecuación del tipo Williams-Landel-Ferry (WLF)
•Ecuación polinómica de segundo orden
Log (aT) = f(Ci ; Temp)
Materiales y Procedimientos
• Seis diferentes mezclas asfálticas
A
B
H
I
J
K
Concreto asfáltico denso con agregados basálticos
Concreto asfáltico denso con agregados basálticos
Mezcla no convencional con suelo calcáreo y arena
Mezcla no convencional con suelo calcáreo y arena
Concreto asfáltico denso con agregados graníticos
Concreto asfáltico denso con agregados graníticos
•Compresión uniaxial con cargas sinusoidales
(AASHTO TP-62)
•7 frecuencias
•4 temperaturas
Materiales y Procedimientos
3 ecuaciones para el
factor de traslación aT
x
3 modelos para las
curvas maestras
=
9 combinaciones
para cada mezcla
Ajuste por mínimos
cuadrados con la función
Solver del programa Excel ®
Ejemplo: Sigmoidal simétrico y ecuación
de Arrhenius
A
10000
K
J
I
1000
H
B
Frecuencia (Hz)
10
00
10
0
10
1
0.
1
0.
01
0.
00
1
100
0.
00
01
Módulo Dinámico |E*| (MPa)
100000
Análisis de resultados (1)
• Las nueve posibilidades con valores de R2 > 0,98
y Se/Sy < 0,12  excelente bondad de ajuste.
•Modelo sigmoidal simétrico y potencial + ecuación
de Arrhenius  sólo cinco parámetros a ajustar.
• Para las mezclas asfálticas convencionales con
asfaltos convencionales, |E*|máx y |E*|mín
aproximadamente iguales para las 9 posibilidades.
•Para las mezclas asfálticas no convencionales y
en algunos casos, valores significativamente
diferentes para |E*|mín.
Análisis de resultados (2)
•Extrapolación de valores de |E*| podría dar
estimaciones no realistas.
•Factores de traslación aT con las tres ecuaciones
son aproximadamente equivalentes.
•En algunos casos, los parámetros obtenidos son
fuertemente dependientes de los valores de inicio
del procedimiento de ajuste.
Conclusiones
•Las nueve posibilidades consideradas
proporcionan un ajuste excelente entre los valores
medidos y modelados con coeficientes de
regresión R2 muy elevados.
•Las curvas maestras modeladas con cualquiera de
los procedimientos investigados en este trabajo
podrían ser utilizadas con fines prácticos como
datos de entrada en programas de computación
para el diseño estructural de pavimentos basados
en principios mecanísticos.
Muchas gracias
por su atención
MODELOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE CURVAS MAESTRAS DEL MÓDULO DINÁMICO DE
MEZCLAS ASFÁLTICAS
Fernando Martinez , Silvia Angelone, Marina Cauhape Casaux y Manuel Borghi
Laboratorio Vial – I.M.A.E
Universidad de Rosario
Rosario, Argentina