Probabilistic model for prediction of international roughness index based on Monte Carlo
Modelo probabilístico para la predicción del índice de rugosidad internacional basado en Monte Carlo
Author
Rodríguez, M.
Marín, C.
Restrepo, L.
Abstract
The IRI International Regularity Index is a performance indicator that evaluates the functional condition of a pavement structure. Its value is a key input for the management of road assets, allowing to establish the opportune moment for carrying out interventions on the pavement. In addition, it is used to receive road surfaces, assess vehicle operating costs, evaluate the profitability of road projects and establish the cash flow in the financial administration of the project. The IRI data obtained from measurements carried out in the field, feed the deterministic deterioration model that allows future estimations of the indicator and the development of pavement maintenance programs. This research proposes to evaluate in a probabilistic way the model of the IRI International Regularity Index of the HDM-4 program, by assigning probability density functions to the input variables from real data taken in the field. To achieve this objective, a Montecarlo-type simulation model was developed, where roads must be classified by their geographical location, structural capacity of the pavement and traffic intensity expressed in Number of Equivalent Axes. The research results provide the IRI characterized by probability density functions, allowing its estimation from an expected reliability value. El índice internacional de regularidad de rugosidad (IRI) es un indicador de desempeño que evalúa la condición funcional de una estructura de pavimento. Su valor es un insumo clave para la gestión del patrimonio vial, ya que establece el momento adecuado para realizar las intervenciones de pavimentación. Además, se utiliza para recibir superficies de carreteras, evaluar los costos operativos de los vehículos, evaluar la rentabilidad de los proyectos viales y establecer el flujo de caja durante la gestión financiera de los proyectos. Los datos del IRI obtenidos de las mediciones de campo alimentan el modelo determinista de deterioro que permite realizar estimaciones futuras del indicador y desarrollar programas de mantenimiento de pavimentos. Esta investigación evalúa probabilísticamente el modelo IRI para el programa HDM-4 asignando funciones de densidad de probabilidad a las variables de entrada a partir de datos reales tomados en campo. Para lograr este objetivo se desarrolló un modelo de simulación Monte Carlo, donde las vías deben ser clasificadas por su ubicación geográfica, capacidad estructural del pavimento e intensidad de tráfico expresada en número de ejes equivalentes. Se presenta un caso de estudio sobre un pavimento asfáltico en el norte de Chile para mostrar los beneficios del desarrollo de un modelo IRI probabilístico. Los resultados de la investigación entregan el IRI caracterizado por funciones de densidad de probabilidad y permiten su estimación a partir de un valor de confiabilidad esperado.