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    Análisis de la distribución de probabilidad asociada con el CBR "IN SITU" de la subrasante en sondeos realizados sobre la red víal cantonal

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    LM-PI-GM-05-2014.pdf (2.416Mb)
    Date
    2014-02
    Author
    Allen Monge, Jaime
    Arias Barrantes, Eliécer
    Aguiar Moya, José Pablo
    Loría Salazar, Luis Guillermo
    Metadata
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    Abstract
    En el presente documento se analiza la distribución de probabilidad de los CBR "in situ", obtenidos en sondeos realizados en la red vial cantonal (RVC) de Costa Rica; los datos para el análisis provienen de la base de datos recopilada por la Unidad de Gestión Municipal-PITRA LanammeUCR. Las 250 muestras analizadas, provenientes de suelos del tipo Limos y Arcillas, no se ajustaron a ninguna distribución de probabilidad usual, por lo tanto se utilizó la transformación de Johnson, obteniendo los valores de CBR 2,9%, 3,7%, 5,4% y 12,0% para los percentiles 25%, 50%, 75% y 95%. La función de transformación utilizada fue Zn= -1.40566+0.839918*Asenh ((Xn-2.46468)/0.048566), proveniente de una familia SU de Johnson. Además se evidencia que el 75% de los valores CBR poseen valores superiores a 2,9% CBR. Los resultados obtenidos permitirán realizar inferencias estadísticas sobre los valores de CBR, los cuales posteriormente se pueden utilizar para generar herramientas de gestión y evaluación de pavimentos.
     
    In this document the probability distribution of the "in situ" CBR obtained in samplings made in the cantonal road network (RVC) of Costa Rica is analyzed; the data used for the analysis come from the database gathered by the Municipal Management Department from PITRA LanammeUCR. The 250 samples tested, from silt and clay soils, did not meet any usual probability distribution therefore the Johnson Transformation was used, obtaining values of CBR 2.9%, 3.7%, 5 4% and 12.0% for percentiles 25%, 50%, 75% and 95%. The transformation function used was Zn= -1.40566+0.839918*Asenh ((Xn-2.46468)/0.048566), from a SU family. Also it is shown that 75% of the CBR values were above of 2.9% CBR values. The obtained results will allow statistical inferences about the values of CBR, which can be used later to generate management tools and pavement evaluation.
     
    URI
    https://www.lanamme.ucr.ac.cr/repositorio/handle/50625112500/111
    Collections
    • Informes [1094]

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