Examinando por Autor "Pérez Toro, Christian"

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    Influencia de la rigidez del pavimento en la condición superficial del pavimento utilizando técnicas de inteligencia artificial en la vía nacional PE-26B
    (Universidad Nacional de Huancavelica, 2021-06-22) Esplana Ccora, Karol Marielene; Pérez Toro, Christian; Ayala Bizarro, Iván Arturo
    La condición superficial del pavimento es una variable que indica el estado en el que se encuentra un pavimento, esto a través del índice de condición del pavimento (PCI), que siguiendo una metodología normada por la ASTM D6433-20 permite cuantificar numéricamente la condición en un rango de 0 a 100, siendo 0 la peor condición posible y 100 la mejor condición posible. Esta variable depende de diversos factores que intervienen en la vía, como la rigidez del pavimento para soportar solicitaciones externas. Por lo expuesto el objetivo de la presente investigación fue conocer de qué manera influye la rigidez del pavimento en la condición superficial del pavimento en la vía nacional PE-26B tramo Huancavelica – Lircay, con el propósito de establecer el comportamiento de la vía el cual permitirá una mejor gestión de la misma. La investigación se desarrolló mediante el método científico, en un nivel de investigación explicativo, aplicando un diseño general no experimental – ex post facto, se evaluó la existencia de dependencia a través de la prueba de correlación de Spearman, por tratar con datos que no se ajustan a una curva de normalidad mediante test Shapiro-Wilk. Se identificaron 70 unidades muestrales en los que se recolectó datos del número estructural corregido (SNC) y el índice de condición del pavimento (PCI), mediante la estadística descriptiva se evaluaron los datos, en ambos casos se evidenciaron la no normalidad de los datos, teniendo valores de p < .001 en la prueba de normalidad Shapiro-Wilk, esto determinó la elección de la prueba de correlación no paramétrica Spearman, en el cual se encontró un coeficiente de correlación r = .775 con un nivel de significancia p-valor < .001, por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de independencia y se acepta como verdadera la hipótesis alterna de dependencia. Establecido la existencia de correlación entre variables, se procedió a analizar dicha dependencia utilizando redes neuronales artificiales, creando un modelo inteligente que prediga el valor del índice de condición del pavimento (PCI) teniendo como dato de ingreso el número estructural corregido (SNC), este modelo se ajustó bien a los datos teniendo un coeficiente de determinación de 𝑅2 = .9127, que quiere decir una correlación positiva considerable, por lo que el número estructural corregido influye considerablemente en el índice de condición del pavimento. Finalmente se concluyó que la rigidez del pavimento influye considerablemente en la condición superficial del pavimento utilizando técnicas de inteligencia artificial en la vía nacional PE-26B.