Desarrollo de modelos de fatiga para mezclas asfálticas, en métodos empírico mecanicistas argentinos

La fisuración debido a la fatiga que sufren las capas asfálticas de un pavimento flexible es una de las dos fallas estructurales relevantes que se producen durante la vida en servicio del mismo. A medida que esta falla progresa hacia estados más severos de deterioros, se ocasiona una pérdida de serviciabilidad del pavimento, provocando una degradación de las condiciones de confort y seguridad; como también el incremento en los costos de los usuarios y de las tareas de mantenimiento. El empleo de métodos de diseño sofisticados como son los empíricos mecanicistas, permite una más realista representación de la compleja realidad estructural, contribuyendo a disminuir las dispersiones existentes entre las predicciones y el comportamiento en servicio. Estos métodos se basan en la determinación de los esfuerzos críticos en cada capa que compone la estructura y en la determinación de su vida útil a partir de la comparación con leyes de falla de cada uno de los materiales. Estos criterios de fallas se obtienen a partir de ensayos de caracterización, pero los resultados alcanzados no pueden ser directamente utilizados en los métodos de diseño, debido a que no representan exactamente las condiciones reales a los que están expuestos los materiales en el camino, producto del conjunto de simplificaciones que se realizan en el modelo apartándolo de la realidad. Resulta necesario su calibración a partir del comportamiento de tramos a escala real. Se aborda el desarrollo y calibración de modelos de predicción de la resistencia a la fatiga de mezclas asfálticas utilizadas en Argentina, a partir de ensayos de desempeño y aplicando un Método de Diseño Mecanicista - Empírico desarrollado en nuestro país, capaz de predecir el comportamiento en servicio de los pavimentos. Los factores de ajuste obtenidos posibilitan, dentro del software BackViDe, la incorporación de nuevos tipos de mezclas asfálticas o fuera del dominio de la experiencia.