Lineamientos técnicos para la implementación de un programa a largo plazo de evaluación del desempeño de pavimentos flexibles tomando como referencia la base de datos del programa LTPP-FHWA aplicables para Colombia

Abstract

El presente trabajo final de maestría se centra en el desarrollo y aplicación de un Modelo de Evaluación del Desempeño de Pavimentos Flexibles utilizando como referencia la extensa base de datos del Programa LTPP-FHWA de los Estados Unidos. Esta iniciativa busca explorar la interacción de diversas variables, empleando técnicas avanzadas como el Aprendizaje Automático (Machine Learning) para comprender y predecir el comportamiento de los pavimentos en distintas condiciones. Además, se extiende a la evaluación del desempeño de pavimentos en un proyecto vial específico en Colombia, adaptando el modelo a las variables y características propias de las carreteras colombianas. Como parte integral de este estudio, se presentan lineamientos técnicos detallados para la implementación de un Programa LTPP en Colombia. Esto incluye consideraciones prácticas, tales como la selección de estaciones de monitoreo, la frecuencia de las mediciones y la estructuración de una base de datos centralizada. Además, se discuten aspectos fundamentales de coordinación interinstitucional y se proponen estrategias para garantizar la sostenibilidad financiera a largo plazo del programa. Este enfoque integral abarca desde la modelización avanzada de datos hasta la aplicación concreta en el contexto colombiano, contribuyendo significativamente al conocimiento del comportamiento de los pavimentos y proporcionando un marco valioso para la toma de decisiones informadas en la gestión y mantenimiento de infraestructuras viales en el país. (Texto tomado de la fuente).

This final master's work focuses on the development and application of a Flexible Pavement Performance Evaluation Model using the extensive database of the LTPP-FHWA Program in the United States as a reference. This initiative aims to explore the interaction of various variables, employing advanced techniques such as Machine Learning to understand and predict pavement behavior under different conditions. Additionally, it extends to the performance evaluation of pavements in a specific road project in Colombia, adapting the model to the variables and characteristics unique to Colombian roads. As an integral part of this study, detailed technical guidelines are presented for the implementation of an LTPP Program in Colombia. This includes practical considerations, such as the selection of monitoring stations, the frequency of measurements, and the structuring of a centralized database. Additionally, fundamental aspects of inter-institutional coordination are discussed, and strategies are proposed to ensure the long-term financial sustainability of the program. This comprehensive approach spans from advanced data modeling to practical application in the Colombian context, making a significant contribution to understanding pavement behavior and providing a valuable framework for informed decision-making in the management and maintenance of road infrastructure in the country.