10.14 florida hidroplaneo caminos multicarriles google

https://translate.googleusercontent.com/translate_f[13/9/2020 06:01:11]
Informe No. BDK84 977-14
Informe final Hidroplaneo en instalaciones de varios carriles
M. Gunaratne, Ph.D., investigador principal de educación física

Q. Lu, Ph.D., PE
Co-investigador principal
J. Yang, consultor Ph.DPE
y
J. Metz
W. Jayasooriya
M. Yassin
Asistentes graduados de S. Amarasiri
Presentado a

Departamento de Transporte de Florida
Por el
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental Facultad de Ingeniería
Universidad del Sur de Florida Tampa, FL 33620
Teléfono (813)974-2275
Noviembre 2012

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD

Las opiniones, hallazgos y conclusiones expresados en esta publicación son los de los autores y no
necesariamente los del Departamento de Transporte de Florida.

Este documento se difunde bajo el patrocinio del Departamento de Transporte en aras del intercambio de
información. El gobierno de los Estados Unidos no asume ninguna responsabilidad por el contenido o uso de
los mismos.

ii

FACTORES DE CONVERSIÓN

Para convertir británico SI multiplicar
por
Aceleración
pies / s
2
m / s
2 3.048E-1

Zona
pies
2 m
2
9.290E-2
Densidad
babosas / pie
3
kg / m
3 5.154E + 2
Longitud pie metro 3.048E-1
Presión
libras / pie
2
N / m
2 4.788E + 1
Velocidad pies / s em 3.048E-1

iii

1. Informe No. 2. Número de adhesión del gobierno 3. Catálogo del destinatario No.
4. Título y subtítulo 5. Fecha del informe

Hidroplaneo en instalaciones de varios carriles 8 de noviembre de 2012
6. Organización ejecutora
Código
7. Autor (es)
M. Gunaratne, Q. Lu, J. Yang, J. Metz, W. Jayasooriya,
M. Yassin y S. Amarasiri
8. Realización Organización Informe No.
9. Nombre y dirección de la organización ejecutora
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental Facultad de
Ingeniería
Universidad del Sur de Florida, Tampa, FL 33620
10. Unidad de trabajo No. (TRAIS)
11. Contrato o subvención Nº
BDK84 977-14
12. Nombre y dirección de la agencia patrocinadora

Departamento de Transporte de Florida 605
Suwannee St. MS 30
Tallahassee, FL 32399
13. Tipo de informe y período cubierto
Informe final
Julio de 2010 - julio de 2012
14. Código de agencia patrocinadora
15. Notas complementarias
Preparado en cooperación con la Administración Federal de Carreteras.
16. Resumen
Los principales hallazgos de esta investigación se pueden destacar de la siguiente manera. Se recopilaron y
verificaron en un estudio de campo modelos que proporcionan estimaciones de la reducción de la velocidad del
clima húmedo, así como métodos analíticos y empíricos para la predicción de velocidades de hidroplaneo de
remolques y camiones pesados. Los investigadores han podido proporcionar al Departamento de Transporte de
Florida (FDOT) una herramienta de predicción que combina lo mejor de los modelos de predicción disponibles.
Las propiedades del pavimento necesarias para estimar el espesor de la película de agua producida durante el
flujo laminar se obtuvieron de la literatura y los estudios de campo. Los investigadores han podido formular
ecuaciones analíticas para predecir el espesor crítico de la película de agua con respecto al hidroplaneo en
diferentes condiciones geométricas de la carretera, como tramos rectos, superelevaciones y secciones de
transición. Se realizó un análisis de choques en clima húmedo utilizando estadísticas de choques, datos
geométricos, datos del estado del pavimento y otra información relevante disponible en numerosas bases de
datos del FDOT. Los resultados de este esfuerzo indican que (i) las secciones más anchas tienen más
probabilidades de producir choques por hidroplaneo, (ii) los pavimentos de pendiente densa tienen más
probabilidades de inducir condiciones propicias para el hidroplaneo que los de pendiente abierto, (iii) el software
PAVDRN de NCHRP habría predijo, con un grado significativo de precisión, la mayoría de los incidentes de
hidroplaneo documentados , y (iv) el programa PAVDRN es
relativamente poco fiable para predecir el hidroplaneo en los carriles interiores.
17. Palabras clave
Hidroplaneo, espesor de película de agua,
pavimento, PAVDRN
18. Declaración de distribución
Sin restricciones. Este documento está disponible para el
público a través de la Técnica Nacional
Servicio de información , Springfield, VA 22161
19. Seguridad Classif. (de
esta
informe) Sin clasificar
20. Seguridad Classif. (de esta
página) Sin clasificar
21. No. de
Páginas 130
22. Precio
Formulario DOT F 1700.7 (8-72) Reproducción autorizada de la página completa

iv

EXPRESIONES DE GRATITUD

Los autores agradecen a la Sra. Jennifer Green, Ingeniera de Diseño e Hidráulica de Carreteras, Departamento
de Transporte de Florida (FDOT), Oficina de Diseño de Carreteras, Tallahassee, Florida, por sus esfuerzos de
gestión de proyectos. Se agradece mucho el apoyo constante del personal de la Oficina de Estadísticas del
FDOT. Finalmente, se agradece el apoyo financiero brindado por FDOT.

v


RESUMEN EJECUTIVO

El Manual de preparación de planes (PPM) del Departamento de Transporte de Florida (FDOT) especifica un
máximo de tres carriles de circulación con una pendiente transversal en una dirección para mitigar el
potencial de hidroplaneo al limitar el espesor de la película de agua formada debido a las fuertes lluvias. Por
lo tanto, cuando las carreteras se ensanchan excediendo los criterios de PPM, la práctica común es inclinar el
carril interior hacia la mediana, aumentando así los costos de construcción. La necesidad de costos de
construcción adicionales puede descartarse si el FDOT está equipado con un procedimiento analítico para
evaluar el potencial real de hidroplaneo, particularmente para secciones relativamente anchas que exceden los
criterios de PPM. Por lo tanto, los investigadores de la USF realizaron un estudio integral que consta de varias
tareas específicas, basándose en las pautas proporcionadas por el FDOT para lograr los objetivos del proyecto
.

Los principales hallazgos de esta investigación se pueden destacar de la siguiente manera. Los modelos que
proporcionan estimaciones confiables de la reducción de la velocidad en clima húmedo, así como métodos
analíticos y empíricos para la predicción de velocidades de hidroplaneo de remolques de ruedas bloqueadas y
camiones pesados , se recopilaron y verificaron mediante estudios de campo. Los resultados de las pruebas de
campo de los investigadores coinciden en general con la mayoría de los modelos mencionados anteriormente
y, por lo tanto, los investigadores han podido proporcionar al FDOT una herramienta predictiva que combina
lo mejor de todos los modelos de predicción disponibles. Las propiedades del pavimento necesarias para
estimar el espesor de la película de agua formada durante el flujo laminar en pavimentos de nivelación abierta
y de nivelación densa se obtuvieron de la búsqueda de literatura. Además, los investigadores han podido
formular ecuaciones analíticas para predecir el espesor crítico de la película de agua en diferentes condiciones
geométricas de las carreteras, como tramos rectos, superelevaciones y secciones de transición.

Se realizó un análisis extenso de choques en clima húmedo utilizando estadísticas de choques, datos
geométricos, datos de condición del pavimento y otra información relevante disponible en numerosas bases
de datos del FDOT. Los resultados de este esfuerzo indicaron claramente que (i) las secciones más anchas
tienen más probabilidades de producir choques por hidroplaneo, (ii) los pavimentos de pendiente densa tienen
más probabilidades de inducir condiciones propicias para el hidroplaneo que los de pendiente abierto, (iii) el
software PAVDRN de NCHRP han predicho, con un grado significativo de precisión, la mayoría de los
incidentes de hidroplaneo documentados en Florida, y (iv) el programa PAVDRN es relativamente poco
confiable para predecir el hidroplaneo en los carriles interiores . Finalmente, también se formuló un modelo
numérico basado en el método de diferencias finitas para predecir los espesores de película de agua
necesarios para producir condiciones críticas de fricción para llantas suaves que se deslizan sobre superficies
de pavimento húmedo y rugoso.

vi

TABLA DE CONTENIDO
DESCARGO DE RESPONSABILIDAD ................................................. ..................................................
............................. i i
FACTORES DE CONVERSIÓN................................................ .................................................. ......... iii
DOCUMENTACIÓN INFORME TÉCNICO ............................................... ............................. iv
AGRADECIMIENTOS ................................................. .................................................. ........... v
RESUMEN EJECUTIVO ................................................ .................................................. ......... v i
TABLA DE CONTENIDO............................................... .................................................. ............. vii
LISTA DE FIGURAS ............................................... .................................................. .................... vii i
LISTA DE TABLAS ............................................... .................................................. ....................... xi i
CAPÍTULO 1 ................................................ .................................................. ................................. 1

INVESTIGACIÓN DEL EFECTO DE LA INTENSIDAD DE LA LLUVIA EN LA REDUCCIÓN DE LA
VELOCIDAD ... 1
CAPITULO 2 ................................................ .................................................. ............................... 11
CARACTERIZACIÓN DE LOS EFECTOS DE PERMEABILIDAD Y MACROTEXTURA DE LOS
PAVIMENTOS ........................................ ........................................... 11
CAPÍTULO 3 ................................................ .................................................. ............................... 21
COMPARACIÓN DE LAS RELACIONES DE VELOCIDAD DE HIDROPLANADO VERSUS
ESPESOR DE PELÍCULA DE AGUA ........................................ ..................................................
.......................... 21
CAPÍTULO 4 ................................................ .................................................. ............................... 47
ANÁLISIS DE ACCIDENTES DE HIDROPLANEAMIENTO BASADO EN ESTADÍSTICAS DE
ACCIDENTES FDOT ... 47
CAPÍTULO 5 ................................................ .................................................. ............................... 83
PREDICCIÓN NUMÉRICA DE PATINAJE DE UN NEUMÁTICO LISO QUE SE DESLIZA SOBRE
UN PAVIMENTO HÚMEDO BRUTO .................................... .................................................. .............. 83
CAPÍTULO 6 ................................................ .................................................. ........................... 103 3
ESTUDIO DE VERIFICACIÓN DE CAMPO ............................................... ......................................... 1033
CAPÍTULO 7 ................................................ .................................................. ........................... 111 1
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ............................................... ................ 111 1
REFERENCIAS ................................................. .................................................. ...................... 1133

vii

LISTA DE FIGURAS

Figura 1.1 Configuración experimental para medir la visibilidad en clima húmedo y la reducción de velocidad ... 8
Figura 1.2 Comparación de las velocidades del vehículo en condiciones climáticas secas y húmedas
......................... 9
Figura 1.3 Evaluación de datos del sitio usando mapas GIS .......................................... ................................. 10
Figura 2.1 Permeabilidad de varias mezclas de asfalto superficial (Lu et al., 2010) .................................. 11
Figura 2.2 La relación del coeficiente de permeabilidad vs. los huecos de aire en el lugar y el espesor de
elevación (Westerman, 1998). .................................................. .................................................. ................... 12
Figura 2.3 Tendencia de la permeabilidad de las mezclas de OGFC (a) con y (b) sin ligante de caucho
asfáltico (Lu et al., 2009). .................................................. .................................................. ........................ 13
Figura 2.4 Coeficiente de Manning en función del número de Reynolds (Charbeneau et al., 2008).
Charbeneau y col. (2007) construyeron un simulador de lluvia y un modelo de carretera para investigar el
comportamiento del flujo laminar en superficies impermeables rugosas durante tormentas, y sugirieron una
ecuación de modelo para el n de Manning: ................. ..................................................
.......................................... dieciséis
Figura 2.5 Comparación del coeficiente de Manning para los datos del experimento de la superficie 1
(izquierda) y la superficie 2 (derecha) (Charbeneau et al., 2007). ..................................................
................................. 17
Figura 2.6 Coeficiente de Manning en función del número de Reynolds para la Superficie 3; (rombo
sombreado) condiciones sin lluvia; (cuadrado abierto) condiciones de lluvia (Charbeneau et al., 2009) ..........
18

Figura 2.7 N de Manning frente a la longitud de la trayectoria del flujo para varias tasas de lluvia (NCHRP, 1998)
... 18
Figura 2.8 Comparación de los valores de permeabilidad obtenidos de dos condiciones de prueba
(condiciones normales y con agua corriente) ............................... .................................................. ............ 20
Figura 3.1 Comparación de las ecuaciones TXDOT y PAVDRN para la velocidad de hidroplaneo ... 23
Figura 3.2 Gráficos de muestra de Ong y Fwa (2007b) que muestran la dependencia de la velocidad de
hidroplaneo del espesor de la película de agua, la presión de inflado y la carga de la llanta ...................
..................... 24
Figura 3.3 Comparación de las ecuaciones de Ong y Fwa (2007b) y PAVDRN para la velocidad de hidroplaneo
(ecuaciones (3.6c) y ecuaciones (3.1) - (3.3)) .................. .................................................. .... 25
Figura 3.4 Comparación de la predicción del modelo de hidroplaneo de Ong y Fwa (2007b) con
Ecuación de hidroplaneo de la NASA ............................................... .................................................. ...... 26
Figura 3.5 Gráficos de muestra de Ong y Fwa (2008) que muestran la dependencia de la velocidad de
hidroplaneo del espesor de la película de agua, la presión de inflado y la carga del neumático ....................
..................... 27
Figura 3.6 Datos de la Figura 3.2 rediseñados en el gráfico de Vp frente al espesor de la película de agua (t) ... 28
Figura 3.7 Gráficos de muestra de Ong y Fwa (2008) que muestran la variación de FAR con la carga de los
neumáticos ... 28
viii

Figura 3.8 Verificación de la expresión para velocidad de hidroplaneo (WFT = espesor de película de agua) 29
Figura 3.9 Efecto de la microtextura del pavimento sobre la velocidad de hidroplaneo (Ong, 2006) .................. 29
Figura 3.10 Análisis de sensibilidad de la velocidad de hidroplaneo .......................................... ................ 31
Figura 3.11 Gráfica de espesor de película de agua Vs longitud de drenaje basada en la ecuación (3.8a)
................... 32
Figura 3.12 (a) Gráfica de espesor de película de agua vs. longitud de drenaje basada en la ecuación (3.9a)
(NCHRP, 1998) ......................... .................................................. .................................................. ................. 35
Figura 3.12 (b) Gráfica de espesor de película de agua vs. longitud de drenaje basada en la ecuación (3.9a) basada
en los cálculos de los investigadores ......................... .................................................. .................................. 36
Figura 3.13 (a) Espesor de la película de agua vs. longitud de drenaje para DGAC .................................... ......... 36
Figura 3.13 (b) Espesor de la película de agua vs. longitud de drenaje para OGFC .................................... ......... 37
Figura 3.13 (c) Espesor de la película de agua frente a la longitud del drenaje para PCC (N
R
<500)
.............................. .. 37
Figura 3.13 (d) Espesor de la película de agua frente a la longitud del drenaje para (500 <N
R
<1000)
............................. . 38
Figura 3.14 Disposición de los taludes transversales en el diseño de peralte ........................................ .......... 38
Figura 3.15 Variación continua de pendientes transversales con la línea central que permanece en el mismo
nivel.39 Figura 3.16 Variación tridimensional en los perfiles. .................................................. ............ 39
Figura 3.17 Vista en planta de diferentes secciones ........................................... ........................................ 40
Figura 3.18 Alineación lateral de la transición de peralte con pendiente transversal = 4% (Charbeneau et al.,
2008) ............................. .................................................. .................................................. ....... 40

Figura 3.19 (a) Comparación de Charbeneau et al. (2008) datos con predicciones de la ecuación (3.8a) (WFT =
espesor de la película de agua) ............................... .................................................. ............. 42
Figura 3.19 (b) Comparación de Charbeneau et al. (2008) datos con predicciones de la ecuación (3.8a)
(pavimentos asfálticos) (WFT = espesor de película de agua) ........................... ........................................... 42
Figura 3.20 (a) Variación en el espesor de la película de agua para la calzada con cuatro carriles de
circulación y pendiente longitudinal descendente (n de Manning = 0.015, pendiente transversal de la corona
normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h)). ..................................................
.................................................. 43
Figura 3.20 (b) Variación en el espesor de la película de agua para la calzada con cuatro carriles de
circulación y pendiente longitudinal ascendente (n = 0,015 de Manning, pendiente transversal de la corona
normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 pulg / h)). ..................................................
.................................................. 44
Figura 3.21 Verificación de la ecuación de ajuste (3.10a) (WFT = espesor de la película de agua ) ............... 46
Figura 4.1 Algoritmo desarrollado para filtrar la base de datos .......................................... ................. 49

ix

Figura 4.2 Segmentos súper elevados (plano de construcción de la calzada 93220000 Página no 329 de
ADD.tiff) ........................... .................................................. .................................................. ........ 51
Figura 4.3 Ejemplo de segmento inclinado hacia adentro (plano de construcción de la carretera 86075000, página
10 de Resurfacing from N. of Sheridan St, hasta Sawgrass Expwy.tif) .................. ..................................... 53
Figura 4.4 Ejemplo de identificación del carril de origen del incidente (número de informe de accidente de HSMV
71091910) .................................. .................................................. .................................................. 54
Figura 4.5 Muestra de identificación de choques debidos a hidroplaneo viscoso (número de informe de choque
HSMV 770557920) ................................. .................................................. ................................... 55
Figura 4.6 Ubicaciones de conteo de tráfico en Florida ........................................... ................................ 56
Figura 4.7 Distribución del tráfico entre carriles ............................................ ....................................... 57
Figura 4.8 Carretera segmentada desde SLD (ID de carretera 09030000) ....................................... .... 58
Figura 4.9 Impacto del agrietamiento en choques en clima húmedo ......................................... ........................ 58
Figura 4.10 Impacto de la calificación de conducción en choques en clima húmedo ........................................
.................... 59
Figura 4.11 Impacto de la rugosidad (IRI) en choques en clima húmedo ...................................... .............. 59
Figura 4.12 Impacto de la formación de surcos en choques en clima húmedo .........................................
......................... 60
Figura 4.13 Comparación de la tasa de choques de hidroplaneo entre carriles en carreteras de dos carriles ... 62
Figura 4.14 Comparación de la tasa de choques de hidroplaneo entre carriles en carreteras de tres carriles
................... 62
Figura 4.15 Comparación de la tasa de choques de hidroplaneo entre carriles en carreteras de cuatro carriles
..................... 63
Figura 4.16 Variación de los choques en clima húmedo en diferentes tipos de superficies de pavimento ... 64
Figura 4.17 Comparación de la tasa de choques por hidroplaneo según los tipos de superficie (carreteras de
tres carriles) 66 Figura 4.18 Comparación de la tasa de choques por hidroplaneo según los tipos de superficie
(carreteras de cuatro carriles). 66 Figura 4.19 Comparación de la tasa de accidentes por hidroplaneo según los

tipos de superficie (carreteras de cinco carriles). 67
Figura 4.20 Ejemplo de lugar del accidente y tres estaciones meteorológicas más cercanas
........................................ ......... 68
Figura 4.21 Detalles de la forma larga para un accidente ........................................ ................................... 69
Figura 4.22 Lugar del accidente de la I-95 con un radio de 30 km (18,6 millas) (Google Earth)
................................ .... 70
Figura 4.23 Ejemplo de pantalla PAVDRN 1 ............................................ ............................................ 72
Figura 4.24 Ejemplo de pantalla PAVDRN 2 Plano 1 .......................................... ................................ 73
Figura 4.25 Ejemplo de pantalla PAVDRN 2 Plano 2 .......................................... ................................ 74
Figura 4.26 Ejemplo de resultados del plano 1 de PAVDRN ........................................... ................................. 74
Figura 4.27 Ejemplo de resultados del plano 2 de PAVDRN ........................................... ................................. 75
Figura 4.28 Distribución de velocidad a 70 mph y velocidad mínima de hidroplaneo de 65 mph ............ 80

X

Figura 5.1 Fuerzas que actúan sobre un neumático que se desliza sobre un pavimento mojado
...................................... ................. 85
Figura 5.2 El dominio de la cuadrícula rectangular en el parche de contacto del neumático
....................................... .......... 85
Figura 5.3 Esquema del flujo de fluido entre dos superficies y las tensiones actuando ............................. 86
sobre el elemento fluido y las velocidades en el plano xz (Ong, 2006) ..................................... ........................ 86
Figura 5.4 Primavera diagrama de la llanta modelo .......................................... ....................................... 90
Figura 5.5 Comparación de la solución de forma cerrada y el programa MATLAB ......................... 91
Figura 5.6 Gráfico de presión para el análisis de estado estable ......................................... ........................... 92
Figura 5.7 Gráfico de presión para el análisis transitorio .......................................... ............................... 93
Figura 5.8 Comparación de gráficos de presión bidimensionales para análisis de estado estacionario y transitorios
... 93
Figura 5.9 (a) La ubicación del parche de llanta en t = 0 ..................................... .............................................. 94
Figura 5.9 (b) La ubicación del parche de llanta en t = t 1
.................................... .............................................. 94
Figura 5.9 (c) La ubicación del parche de llanta en t = t
2
.................................... .............................................. 94
Figura 5.10 Pavimento tridimensional aleatoriamente rugoso .......................................... ................ 95
Figura 5.11 Distribución de la presión de elevación en el dominio de contacto ......................................... ............
95
Figura 5.12 Gráfico de presión promedio tridimensional .......................................... ........................ 95
Figura 5.13 (a) Análisis de sensibilidad para el tamaño de la rejilla de contacto ......................................
................... 96
Figura 5.13 (b) Análisis de sensibilidad para el número de pasos de tiempo ..................................... ............. 97
Figura 5.14 Efecto del espesor de la película de agua estancada sobre la fuerza de arrastre .......................................
......... 98
Figura 5.15 Efecto de la velocidad de deslizamiento sobre la fuerza de arrastre .........................................
................................. 99
Figura 5.16 Efecto de la presión de inflado sobre la fuerza de arrastre ......................................... ........................

100
Figura 5.17 Efecto del ancho de contacto del neumático sobre la fuerza de arrastre ........................................
......................... 101
Figura 5.18 Efecto de la altura de rugosidad promedio sobre la fuerza de arrastre ........................................ ..........
1011
Figura 5.19 Comparación de modelo numérico y experimentos de campo ........................................ 1022
Figura 6.1 Simulador de lluvia construido ............................................. ..................................... 1033
Figura 6.2 Desarrollo del espesor de la película de agua mediante el sistema de suministro de agua y presa ........
1044
Figura 6.3 Probador de deslizamiento bloqueado que ilustra el remolque descentrado utilizado para el experimento
actual ... 1066
Figura 6.4 Diagramas de cuerpo libre de neumáticos en condiciones de bloqueo ....................................... .......
1077
Figura 6.5 Valores de espesor de película de agua medidos y pronosticados para (a) 4.03 pulg / hy (b) 2.19 pulg /
h ......................... .................................................. .................................................. ................ 1088
Figura 6.6 Variación de fricción y arrastre con velocidad y espesor de película de agua ... 1099
Figura 6.7 Variación del componente de fricción con la velocidad y el espesor de la película de agua
........................ 1100

xi

LISTA DE TABLAS

Cuadro 1.1. Reducción de velocidad por tipo de instalación y nivel de lluvia ......................................... ... 3
Cuadro 1.2. Resultados resumidos del análisis de regresión (Hranac et al., 2006) ...................................... 4
Tabla 1.3 Coeficientes del modelo calibrado (Hablas, 2007) ........................................ ..................... 5
Cuadro 1.4 Comparación de la reducción de la velocidad en tiempo húmedo predicha por métodos alternativos ...
6
Tabla 1.5 Estadísticas de reducción de velocidad (mph): Resultados de la simulación de Monte Carlo ... 7
Tabla 1.6 Reducción de la velocidad del vehículo (mph) con densidad con intensidad de lluvia ... 10
Cuadro 2.1 Parámetros del modelo para el coeficiente de Manning (Charbeneau et al., 2009) ................... 17
Tabla 2.2 Permeabilidad del curso de fricción de grado abierto (OGFC) (Fowler Avenue, Tampa, Florida)
.............................. .................................................. .................................................. ...... 19
Tabla 2.3 Permeabilidad del asfalto de densidad densa (DGA) (Fletcher Avenue, Tampa, Florida). 19
Tabla 3.1 Matriz de rango de datos utilizada para el análisis de sensibilidad ......................................... ..................
30
Tabla 3.2 Parámetros de rugosidad típicos utilizados en PAVDRN (NCHRP, 1998) ........................... 34
Tabla 3.3 Espesor de la película de agua (en mm) en diferentes estaciones laterales (n de Manning = 0.012,
pendiente transversal de la corona normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h) ..........
........................... 41
pendiente transversal de la corona normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h) ..........
........................... 41

Tabla 3.5 Datos extraídos de las Figuras 3.20 (a) y 3.20 (b) ................................... ..................... 45
Tabla 4.1 Un extracto de muestra de la base de datos de fallos del FDOT ........................................ .................... 48
Tabla 4.2 Comparación de las tasas de accidentes por hidroplaneo entre carriles de instalaciones a diferentes
velocidades ... 61
Tabla 4.3 Comparación de las tasas de accidentes en clima húmedo de instalaciones con diferente superficie ... 65
Tabla 4.4 Ejemplo de conjunto de datos de predicciones de PAVDRN basadas en la velocidad de viaje (mph) ...
76
Tabla 4.5 Fiabilidad de PAVDRN en función de la velocidad de desplazamiento .........................................
.................. 76
Tabla 4.6 Conjunto de datos de muestra de las predicciones PAVDRN basadas en la velocidad publicada (mph)
.................... 78
Tabla 4.7 Fiabilidad de PAVDRN basada en la velocidad publicada ......................................... ................. 78
Tabla 4.8 (a) Comparación de la confiabilidad de las predicciones de PAVDRN en un carril por carril según
la velocidad de desplazamiento (b) Comparación de la confiabilidad de las predicciones de PAVDRN en un
carril por carril según la velocidad publicada .......... ..................................................
.................................................. ............. 78
Tabla 4.9 Resultados de la encuesta de velocidad (Edwards, 1999) ........................................ ................................
79
Tabla 4.10 Ejemplo de conjunto de datos PAVDRN y porcentaje de volumen por encima de la velocidad umbral
(mph) .... 82

xii

Tabla 4.11 Porcentaje de zonas de hidroplaneo ............................................ ................................. 82
Tabla 5.1 Factores que afectan la fricción en húmedo (Venner y Lubrech, 2005) ..................................... ... 83
Tabla 6.1 Velocidad umbral de hidroplaneo con espesor de película de agua ....................................... 1100

xiii

CAPÍTULO 1

INVESTIGACIÓN DEL EFECTO DE LA INTENSIDAD DE LA LLUVIA EN LA REDUCCIÓN DE
VELOCIDAD

1.1 Introducción del proyecto de investigación
El Manual de preparación de planes (PPM) del FDOT especifica un máximo de tres carriles de circulación con
una pendiente transversal en una dirección para mitigar el potencial de hidroplaneo al limitar el espesor de la
película de agua formada debido a las fuertes lluvias. Por lo tanto, cuando las carreteras se ensanchan
excediendo los criterios de PPM, la práctica común es inclinar el carril interior hacia la mediana, aumentando
así los costos de construcción. La necesidad de construcción y costos adicionales puede descartarse si el
FDOT está equipado con un procedimiento analítico para evaluar el potencial real de hidroplaneo,
particularmente para secciones relativamente más anchas que exceden los criterios de PPM. El programa de
computadora PAVDRN, formulado en base a una investigación de NCHRP (1998) sobre métodos mejorados
para el diseño de drenaje para pavimentos de carriles múltiples con hidroplaneo, proporciona herramientas
prometedoras para analizar el potencial de hidroplaneo de secciones de pavimento basadas en características
del pavimento, geometría de carreteras y datos de lluvia.

Incluso con las capacidades analíticas versátiles que ofrece PAVDRN, algunas de sus limitaciones conspicuas
justifican una investigación más detallada de la aplicabilidad de sus predicciones a las condiciones de lluvia,
las propiedades de tipos específicos de superficies de pavimento y el comportamiento de los conductores en el
estado de Florida en particular. Por lo tanto, los investigadores de la Universidad del Sur de Florida (USF)
iniciaron una investigación sistemática para validar los procedimientos analíticos actualmente establecidos y
desarrollar procedimientos y pautas específicos del FDOT sobre cómo se realizará el análisis de riesgo de
hidroplaneo antes de los proyectos de expansión de carreteras. El equipo de USF diseñó un procedimiento de
múltiples tareas dentro de las pautas generales proporcionadas por FDOT para lograr los objetivos del
proyecto de la manera más eficiente.

Las principales tareas realizadas por el equipo de la USF pueden resumirse como: (1) comparación de los
potenciales de hidroplaneo predichos por las técnicas analíticas disponibles en condiciones similares;
(2) evaluación del impacto de cada atributo en el potencial de hidroplaneo; (3) examen de la posibilidad de
expresar el potencial de hidroplaneo como una estimación del riesgo; (4) evaluación del mayor riesgo de
hidroplaneo en secciones relativamente más anchas; (5) comparación de las predicciones de las técnicas
analíticas disponibles con los datos reales de accidentes relacionados con el hidroplaneo; (6) verificación de
campo de la velocidad de hidroplaneo frente al espesor de la película de agua usando el simulador de lluvia de
USF; (7) recalibración de PAVDRN o herramientas analíticas alternativas para aplicaciones FDOT; y (8)
posible extensión del reciente modelado de elementos finitos de USF de la interacción de fricción entre el
neumático y el pavimento mojado para formular un procedimiento analítico para la predicción de velocidades
de hidroplaneo.

1

1.1.1 Esquema del estudio de reducción de la velocidad en tiempo húmedo
Según una revisión de estudios de investigación anteriores, los factores identificados para influir en la
velocidad de los conductores durante la lluvia incluyen las siguientes características:
Intensidad de lluvia
Profundidad del agua sobre pavimento
Visibilidad
Condiciones de iluminación
Volumen de tráfico
Carril de viaje
Niveles de viento
Tipos de instalaciones

Dadas las dificultades asociadas con la adquisición de datos y la amplia variedad de impulsores que
responden a estas condiciones, es bastante difícil tener en cuenta simultáneamente todos los factores. Los
modelos desarrollados para predecir la reducción de la velocidad del conductor con diferentes niveles de
intensidad de lluvia son generalmente empíricos. Algunos estudios han resumido el efecto como un
porcentaje de reducción general independientemente de otros factores descritos anteriormente, mientras que
otros se han basado en técnicas de regresión considerando uno o más factores. Los estudios recientes se han
centrado en los factores de ajuste del clima (WAF), que se modelaron en función de la intensidad de la lluvia
y la visibilidad. En este estudio, las capacidades de estos modelos se evaluaron más a fondo mediante la
simulación de Monte Carlo, donde las entradas se trataron como variables aleatorias y se extrajo una muestra
de 1000 ejecuciones de simulación para cada nivel de intensidad de lluvia. Siguiendo la investigación de
Hranac et al. (2006), se consideraron tres niveles de intensidad de lluvia: lluvia ligera (<0,01 pulg / h), lluvia
media (0,01-0,25 pulg / h) y lluvia intensa (> 0,25 pulg / h). Se compararon las estadísticas de las ejecuciones
de simulación para comprender el rendimiento de diferentes modelos en diferentes condiciones de lluvia.
Esta comparación tiene como objetivo sentar las bases para la investigación y el modelado de los efectos
específicos de la lluvia sobre la velocidad de los conductores en Florida.

1.2 1.2 Resumen de estudios significativos y de vanguardia sobre métodos de reducción de velocidad en
clima húmedo
Manual de capacidad de carreteras (HCM (TRB, 2010))


La lluvia ligera reduce la velocidad de flujo libre de las autopistas en 6 mph
Las fuertes lluvias reducen la velocidad de flujo libre de las autopistas en 12 mph

Administración Federal de Carreteras (FHWA) (
http://www.ops.fhwa.dot.gov/weather/q1_roadimpact.htm ),

Autopistas: la lluvia ligera reduce la velocidad en aproximadamente un 2-13% y la lluvia intensa
reduce la velocidad en aproximadamente un 6-17%
Ibrahim y Hall (1994)
Ibrahim y Hall estimaron las siguientes caídas de velocidad para diferentes niveles de lluvia:
La lluvia ligera reduce la velocidad en 2 km / h.
Las fuertes lluvias reducen la velocidad en 10 km / h.
2

Kyte y col. (2000)
Kyte y col. buscó determinar el impacto de las operaciones de tráfico para cuatro variables ambientales, la
intensidad de la precipitación, la velocidad del viento, la visibilidad y el estado de la superficie de la carretera
(seca, mojada o con hielo / nieve), en comparación con las condiciones normales. Se derivó la siguiente
relación:

Velocidad 100,2 16,4 ( nieve ) 9,5 ( mojado ) 77,3 ( vis ) 11,7 ( viento )

(1,1)

dónde,
Velocidad = velocidad del automóvil de pasajeros (km / h)
nieve = variable que indica la presencia de nieve en la calzada
mojado = variable que indica que el pavimento está mojado
vis = visibilidad, igual a 0,28 km (919 pies) cuando la visibilidad ≥ 0,28 km y el valor real de visibilidad
cuando visibilidad <0,28 km
viento = variable que indica que la velocidad del viento supera los 24 km / h (15 mph)

Chin y col. (2004)
Chin y col. (2004) estimaron la reducción de la velocidad por nivel de lluvia, resumida en la Tabla 1.1.

Tabla 1.1 Reducción de velocidad por tipo de instalación y nivel de lluvia
Clima Urbano Rural
Condición autopista Arterial autopista Arterial
Lluvia
ligera
10% 10% 10% 10%
Lluvia
Pesada
dieciséis% 10% 25% 10%

Hranac y col. (2006)
Hranac y col. estimó el siguiente modelo utilizando datos recopilados en tres ciudades (Baltimore, Twin Cities y
Seattle). Las estimaciones de los parámetros se muestran en la Tabla 1.2.

WAF Yo Yo
2
v v
2
Iv

(1,2)

dónde,
WAF = factor de ajuste meteorológico
I = intensidad de precipitación de la lluvia (cm / h)
v = nivel de visibilidad (km)
1
,
2
,
3
,
4
,
5
y
6
son parámetros del modelo

3

Cuadro 1.2 Resumen de resultados del análisis de regresión (Hranac et al., 2006)

Hablas (2007)
Hablas estimó un factor de reducción de flujo libre utilizando datos normalizados y su modelo toma la forma
de:

WAF a ( I )
b
dónde,
WAF = factor de ajuste meteorológico
I = intensidad de lluvia (cm / h)
a, b = coeficientes del modelo
Los modelos calibrados se resumen en la Tabla 1.3.

(1,3)

4

Tabla 1.3 Coeficientes del modelo calibrado (Hablas, 2007)

Mahmassani y col. (2009)
Mahmassani y col. estimó un factor de ajuste meteorológico (WAF) para la intersección de la velocidad del
modelo de relación velocidad-densidad. WAF tiene la siguiente forma:

WAF 0 1
v 2
I 3
s 4
vI 5
vs
Dónde,
WAF = factor de ajuste meteorológico para el parámetro
v = visibilidad (millas)
I = intensidad de precipitación de la lluvia (in / h)
s = intensidad de precipitación de nieve (pulg / h)

(1,4)

1
, 2
, 3
, 4
y 5

son parámetros del modelo

Al calibrar DYNASMART, un sistema de estimación y predicción de tráfico, se derivó la siguiente relación:

WAF 0,91 0,009 v 0,404 I 1,455 s (1,5)

La Tabla 1.4 proporciona una comparación de los valores de reducción de velocidad predichos por varios

métodos alternativos documentados en la Fase I de este estudio bajo tres condiciones de lluvia seleccionadas.

5

Cuadro 1.4 Comparación de la reducción de la velocidad en tiempo húmedo predicha por métodos
alternativos

SCE nario Reducción de velocidad de flujo libre predicha por estudios anteriores (mph)
Fre e-Flow
Spe ed
(mph)
Intensidad
de lluvia
Pulgada /
hora

Visibilidad (
pies )

HCM
2000
Ibrahim
y Hall
1994

Kyte y col.
2001

Chin y col.
2004

Hranac y col.
2006
Hablas
( Modelo de
Seattle ) 2007

Mahmassani y col.
2009
Rakha y col. (
Modelo de
Seattle )
2009

70 Ligero <= 0,01 0,01
1500 6 4.6 5.9 7.0 1.4 1,7 6.4 2.0
800 4.1 6.5 2.0
Medio 0,01 - 0,25 0,1
1500 6 4.6 5.9 7.0 2.2 2.8 8,9 2.9
800 4.1 9.0 2.9
Pesado > 0,25 0,5
1500 12 6.5 5.9 11,2 4.2 3,7 20,3 4.9
800 4.1 20,3 5,0

1.3 Evaluación de los modelos de reducción de velocidad mediante un proceso de simulación

Los investigadores evaluaron más a fondo los modelos de reducción de velocidad en clima húmedo (WAF,
por sus siglas en inglés) mediante la simulación de Monte Carlo, donde la velocidad de conducción y la
intensidad de la lluvia se consideraron variables aleatorias con los siguientes supuestos:

Velocidad de flujo libre de la instalación = 70 mph
Velocidad de conducción (mph) ~ Normalmente distribuida en el rango (60, 5)
Intensidad de lluvia (pulg / h, ligera) ~ Uniformemente distribuida en el rango (0, 0.01) Intensidad de lluvia (pulg /
h, media) ~ Uniformemente distribuida en el rango (0.01, 0.25) Intensidad de lluvia (pulg / h, fuerte) ~ Distribuido
uniformemente en el rango (0,25, 2)

Distancia visual (pies)
2000 40

(1,6)

Yo
0,68
v

(Basado en el estudio de Ivey et al., 1975)

Se extrajo una muestra de 1000 de cada nivel de intensidad de lluvia y se aplicaron los modelos WAF para
predecir la reducción de velocidad en consecuencia. Las estadísticas de simulación se resumen en la Tabla
1.5.

6

Tabla 1.5 Estadísticas de reducción de velocidad (mph): Resultados de la simulación de Monte Carlo

Modo l


Yo un
Std
Dev.
IC del 95%
LB UB

Hranac y col. (2006, modelo agregado )
Ligero (<= 0,01 pulg / h ) 1,175 0,098 1,169 1,181
Medio (0,01 - 0,25 pulg./h ) 2.003 0.460 1,974 2.032
Pesado (> 0,25 in / h ) 1.650 2.530 1.493 1.807

Hablas (2007, modelo de Seattle )
Ligero (<= 0,01 pulg / h ) 1.120 0,266 1.104 1,136
Medio (0,01 - 0,25 pulg./h ) 2.462 0.378 2.439 2.485
Pesado (> 0,25 in / h ) 3.410 0.369 3.387 3.433

Mahmassani y col. (2009)
Ligero (<= 0,01 pulg / h ) 0.023 2.583 -0,137 0,183
Medio (0,01 - 0,25 pulg./h ) 7.778 2.184 7.643 7,913
Pesado (> 0,25 in / h ) 31.699 12.494 30.925 32.473
Ligero (<= 0,01 pulg / h ) -17.653 20.388 -18,917 -16,389


Rakha y col. (2009, modelo de Seattle ) Medio (0,01 - 0,25 pulg./h ) 2.292 1.101 2.224 2.360
Pesado (> 0,25 in / h ) -0,959 5.760 -1,316 -0,602

Como se muestra en la Tabla 1.5, las filas sombreadas indican una media negativa (aumento de velocidad) o
un límite inferior negativo del intervalo de confianza del 95%. Estos valores negativos implican que los
modelos empíricos pueden no ser apropiados para estos escenarios de lluvia. La reducción de velocidad
predicha por el modelo agregado (Hranac et al., 2006) en condiciones de lluvia intensa también es
sospechosa, ya que es menor que la del escenario de lluvia media y la desviación estándar es mucho mayor.
En resumen, los modelos desarrollados por Hranac et al. (2006) parecen ser adecuados para condiciones de
lluvia ligera y media. Los modelos desarrollados por Mahmassani et al. (2009) parecen ser más apropiados
para condiciones de lluvia media y fuerte.

1.4 Estudio de verificación de la reducción de la velocidad en tiempo húmedo

Los métodos que han demostrado ser confiables en la Fase I, como el método de Mahmassani (Mahmassani
et al., 2009), pueden usarse para predecir las velocidades probables del vehículo en el momento de los
choques en el Capítulo 4. Se realizó una prueba de campo preliminar para verificar o calibrar la ecuación de
Mahmassani (Mahmassani et al., 2009) para predecir la reducción de la velocidad del clima húmedo en las
condiciones de Florida.

1.4.1 Experimental de configuración de datos Colección

El sitio de estudio se eligió cerca de la cuadra central de una sección arterial donde la velocidad no se vería
afectada por las señales de tráfico aguas arriba y aguas abajo. La reducción de la visibilidad en la lluvia se
midió con una cámara de video. Para este estudio se utilizó un grupo de postes de transmisión de energía o
postes de luz altamente visibles distribuidos uniformemente (con un espacio de 150 pies) a lo largo de una
sección de la carretera. Las publicaciones anteriores se utilizaron para dos propósitos: (1) para servir como
referencia para medir la visibilidad en términos de distancia (es decir, qué tan lejos puede una persona ver
claramente durante la lluvia), y (2) para estimar la velocidad de un vehículo sabiendo el tiempo que tarda ese
vehículo en viajar entre los dos puestos de referencia. Debido a la dificultad del análisis en tiempo real
durante la lluvia, los videos grabados se pueden reproducir para recuperar los datos de visibilidad y
velocidad. Sobre la base de la previsión meteorológica, el campo experimental equipos se establece arriba
durante clara tiempo antes de una lluvia evento. El campo

7

La configuración experimental utilizada se ilustra en la Figura 1.1, donde el campo de visión de la cámara está
indicado por el triángulo sombreado.

. . . . . .

Objeto de referencia (luz
S

Notas:
S = espacio entre objeto adyacente

Cámara de video de velocidad y visibilidad

Figura 1.1 Configuración experimental para medir la visibilidad en clima húmedo y la reducción
de velocidad

La intensidad de la lluvia y el espesor de la película de agua en el carril más externo se midieron

simultáneamente usando un pluviómetro y un medidor de película de agua, respectivamente. La visibilidad se
midió como una distancia

8

hasta el poste (o poste) más lejano que se pueda ver a simple vista. Además, cada vehículo se identificó
manualmente mediante cámaras de video enfocadas en diferentes carriles. Esto ayudó a la recuperación de
datos de velocidad por carril. La velocidad se midió en función del tiempo (de la pantalla del reloj de la
cámara de video) que tomó un vehículo objetivo para viajar entre las dos publicaciones seleccionadas.

(a) Condiciones de clima seco

(b) Condiciones de clima húmedo

Figura 1.2 Comparación de velocidades de vehículos en condiciones climáticas secas y húmedas

9

Figura 1.3 Evaluación de datos del sitio usando mapas GIS

1.4.2 Resumen de resultados experimentales

Como se ve en la Tabla 1.6, el estudio experimental de la USF confirmó que la reducción de la velocidad del
vehículo tiene una dependencia significativa de la intensidad de la lluvia y la densidad del vehículo.

Tabla 1.6 Reducción de la velocidad del vehículo (mph) con densidad con intensidad de lluvia
Intensidad de lluvia ( pulg / h)
Lluvia ligera
Medio
lluvia
Pesado
lluvia
Densidad
vehicular
( veh /
milla )
6 1,72 * 5.53 9.80
7 2,70 5.54 10.19
9 4.04 9,75 10.60
11 5,67 11,76 11.80 *
14 5.80 12,67 13,22 *
dieciséis 4.13 10,88 14.24
18 5,82 * 9.14 15,12 *

Se utilizaron registros de cámaras de video para estimar la densidad del vehículo mediante el recuento directo
y evaluar las velocidades del vehículo utilizando los registros de tiempo de video. Durante el período de
observación, no fue posible obtener las densidades de tráfico a ciertas intensidades de lluvia. Por lo tanto, los
valores correspondientes, indicados por asteriscos, se han estimado basándose en la distribución de superficie
3D de los valores de reducción de velocidad.

10

CAPITULO 2

CARACTERIZACIÓN DE LOS EFECTOS DE PERMEABILIDAD Y MACROTEXTURA DE LOS
PAVIMENTOS

2.1 Resumen de las características de permeabilidad del pavimento extraídas de la revisión de la literatura

Con base en la investigación actual, se concluyó que la permeabilidad del pavimento se puede evaluar
utilizando las siguientes formas diferentes:

1. Se pueden obtener valores promedio aproximados de estudios previos

La permeabilidad de campo de FC5 se midió en la US-27 en el condado de Highlands desde 2003 hasta 2009,
mostrando resultados en el rango de 0.15-0.6 cm / s (FDOT, 2009). En un estudio experimental de laboratorio
reciente sobre el rendimiento de varias mezclas de asfalto, completado en el Centro de Investigación de
Pavimentos de la Universidad de California (UCPRC), se probó una mezcla (G125 o OGFC - Curso de
fricción de grado abierto de Georgia) siguiendo el mismo diseño que el FC5. Los valores de permeabilidad se
midieron en losas compactadas en el laboratorio utilizando un pequeño compactador de rodillos en tándem
con operador a bordo. Esas muestras de losas no experimentaron ninguna carga de tráfico y la prueba de
permeabilidad se realizó inmediatamente después de compactar las losas. Por tanto, las losas no se
envejecieron. La permeabilidad medida con un permeámetro de campo NCAT (National Center for Asphalt
Technology) tuvo un valor promedio de 0.31 cm / s con una desviación estándar de 0.09 cm / s (Lu et al.,
2010). Esto coincidió con los resultados del estudio FDOT citado anteriormente (FDOT, 2009). El estudio de
la UCPRC también reveló que la mezcla anterior (G125, que es similar a FC5) tenía una permeabilidad de la
misma magnitud que la de las mezclas OGFC de California de 9.5 mm o 12.5 mm, como se muestra en la
Figura 2.1 en la que RW95 y RW125 representan California OGFC se mezcla con un tamaño de agregado
máximo nominal (NMAS) de 9.5 mm y NMAS de 12.5 mm, respectivamente.
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0.4
0,3
0,2
0,1

0

Mezcla

Figura 2.1 Permeabilidad de varias mezclas de asfalto superficial (Lu et al., 2010)

11

Las abreviaturas utilizadas en la Fig. 2.1 se describen a continuación:
AR475: una mezcla de grado abierto con un NMAS de 4,75 y un ligante de caucho asfáltico.
AR475P: lo mismo que la mezcla AR475 excepto que AR475P contiene una pequeña cantidad
(aproximadamente 5%) de agregados con tamaños entre 4.75 mm y 9.5 mm.
AZ95: una mezcla de asfalto de grado abierto cauchutada que se usa típicamente en Arizona, con un
NMAS de 9.5. SMA6P: un asfalto de masilla de piedra con un NMAS de 6 mm, recientemente
experimentado en Dinamarca.
SMA4P: un asfalto de masilla de piedra con un NMAS de 4 mm, recientemente experimentado en
Dinamarca. E8: una mezcla de hormigón asfáltico de grado abierto con un NMAS de 8 mm,
normalmente utilizado en Europa.
RW475: igual que AR475, excepto que utiliza un aglutinante PG 64-16
RW19: una mezcla de hormigón asfáltico de grado abierto con un NMAS de 19 mm.
D125: un hormigón asfáltico de clasificación densa de California con un NMAS de
12,5 mm.

2. Los valores específicos de las relaciones de vacíos de aire en el lugar se pueden obtener de las Figuras 2.2 y
2.3.

La permeabilidad de las mezclas Superpave se analizó en un estudio realizado por la Sección de
Investigación y la División de Materiales del Departamento de Transporte y Carreteras del Estado de
Arkansas (Westerman, 1998). La correlación de la permeabilidad versus el espesor de elevación y la
permeabilidad versus la densidad fue investigada y graficada como se muestra en la Figura 2.2.

Figura 2.2 La relación del coeficiente de permeabilidad vs. los huecos de aire en el lugar y el
espesor de elevación (Westerman, 1998).

El FDOT también investigó la permeabilidad de las mezclas Superpave de grado grueso (Choubane et al.,
10-5

1998) y concluyó que un valor promedio de permeabilidad al agua que no exceda los 100 x cm / s puede
ser lo suficientemente bajo como para prevenir la infiltración excesiva de agua en el pavimento. estructura. El
nivel aceptable actual de permeabilidad al agua para una mezcla de gradación densa es de 125 x 10
-5
cm / s.

3. A -múltiple año encuesta de campo permeabilidad de OGFC mezclas en California muestra que la
permeabilidad reduce con la edad pavimento, y más o menos la reducción es un orden de magnitud de
cada cinco años como se muestra en la figura 2.3 (en la figura, OGAC representa

12

OGFC con aglutinante convencional o modificado con polímero; RAC-O representa OGFC con
ligante de caucho asfáltico).

OGAC

01-N103
01-N104
01-N105 QP-03
QP-04
QP-44

0 5 10 15 20
Edad (año)

(una)
RAC-O 06-N466
ES-06 ES-21 ES-22 QP-17

0 5 10 15 20
Edad (año)
(si)
Figura 2.3 Tendencia de la permeabilidad de las mezclas de OGFC (a) con y (b) sin ligante de caucho
asfáltico (Lu et al., 2009).

4. La permeabilidad de los pavimentos agrietados y con juntas se puede calcular con la ecuación (2.1). Las
propiedades de permeabilidad de los pavimentos se pueden modificar para tener en cuenta la infiltración a través

q
i

grietas y juntas usando la siguiente expresión para la tasa de infiltración por unidad de área
1993):

(Huang,

NO
q yo
c c
k

(2,1)

ic
WWC
p

pps

donde I
c
es la tasa de infiltración de grietas (0.22 m
3
/ día / m como sugiere Ridgeway [1976]), N
c
es el
número de grietas longitudinales, W
p
es el ancho del pavimento sometido a infiltración, W
c
es la longitud de
grietas transversales o juntas, C
s
es el espaciamiento de grietas transversales o juntas, y k
p
es

13

la tasa de infiltración a través de la superficie del pavimento no fisurado, que es numéricamente igual al
coeficiente de permeabilidad de HMA (mezcla de asfalto en caliente) o PCC (hormigón de cemento
Portland).

Con base en los investigadores la experiencia de la prueba en la Universidad de California, Centro de
Investigación de Pavimentos (UCPRC), la permeabilidad del hormigón de asfalto de mezcla en caliente
densa-graduada es casi cero cuando el aire vacío de contenido está por debajo de 5 por ciento, mientras que la
permeabilidad de Portland convencional El hormigón de cemento (PCC) también es extremadamente
pequeño. Típicamente, los coeficientes de permeabilidad para hormigón moderada resistencia y hormigón de
baja resistencia son del orden de 1x10
-10
cm / seg y 30x10
-10
cm / seg, respectivamente (Mehta y Monteiro,
1993). Por lo tanto, se puede descuidar la infiltración de agua a través del pavimento de hormigón asfáltico de
densidad densa sin fisuras con un contenido de huecos de aire inferior al cinco por ciento o a través de losas
de pavimento PCC.

2.2 Resumen de las características del drenaje del pavimento obtenido de la revisión de la literatura

Debido a las diferencias en permeabilidad y macrotextura entre varios tipos de superficies de pavimento (es
decir, pista de fricción de grado abierto [OGFC], concreto asfáltico de grado denso [DGAC], concreto de
cemento Portland [PCC]), el espesor de la película de agua formada en la superficie del pavimento durante la
lluvia también variará. Los parámetros de textura de la superficie del pavimento que gobiernan el espesor de
la película de agua son el coeficiente de Manning, n, y la profundidad de la textura de la superficie. A partir
de la ecuación de Manning para el flujo laminar, la n de Manning se calcula utilizando la siguiente expresión
(Charbeneau et al., 2008)

dónde


S h
3
n
q

(2,2)

S
o
= pendiente de la superficie en la dirección del flujo H =
profundidad del flujo
q = cantidad de caudal por unidad de ancho (m
3
/ s / m)

El coeficiente de Manning se puede encontrar por varios métodos: (1) basado en el número de Reynolds; (2)
basado en la longitud del drenaje y la intensidad de la lluvia; y (3) basado en experimentación directa. Estos
métodos se detallan en las páginas siguientes.
:

1. Basado en el número de Reynolds

Anderson y col. (1998) sintetizaron los resultados de investigaciones previas y realizaron experimentos de
laboratorio adicionales para desarrollar ecuaciones de la n de Manning para diferentes superficies de
pavimento usando análisis de regresión. Las ecuaciones anteriores se utilizaron en PAVDRN (NCHRP, 1998)
y se reproducen a continuación.

14

Superficies de hormigón de cemento Portland

0,319
0.48
R

0.345
0.502
R

( N
R
<1000) (2,3a)

( N
R
<500) (2,3b)

Hormigón asfáltico denso

n 0,0823 N
0,174

(2.3c)

Hormigón asfáltico poroso

1,49 S
0,306
n 0.424
R

(2,3d)

dónde

N
q
R

(2,4)

N
R
Número de Reynolds

υ = viscosidad cinemática del agua

Charbeneau y col. (2007) desarrollaron un modelo para un tipo de superficie similar a una superficie PCC,
como se muestra a continuación

n
7.5
N
R
0.0122

(2,5)

Los resultados de Anderson et al. (1998) para pavimentos PCC y Charbeneau et al. (2007) se ilustra en la Figura
2.4.

15

Figura 2.4 Coeficiente de Manning en función del número de Reynolds (Charbeneau et al., 2008)

Charbeneau y col. (2007) construyeron un simulador de lluvia y un modelo de carretera para investigar
el comportamiento del flujo laminar en superficies impermeables rugosas durante tormentas, y sugirió una
ecuación modelo para la n de Manning:

n
c 1
N R

n e

(2,6)

Donde c
1
y n e
son parámetros utilizados para caracterizar las propiedades hidráulicas.


La Figura 2.5 muestra el coeficiente de Manning graficado como una función del número de Reynolds para
dos superficies incluidas en su estudio (Charbeneau et al., 2007). La superficie 1 tiene un coeficiente de
Manning efectivo idéntico al del concreto terminado (con n
e
= 0.012). La superficie 2 es mucho más rugosa
que el típico pavimento de hormigón asfáltico de densidad densa. Los parámetros de la ecuación (2.6) se
encuentran en la tabla 2.1.

dieciséis

Figura 2.5 Comparación del coeficiente de Manning para los datos del experimento de la superficie 1
(izquierda) y la superficie 2 (derecha) (Charbeneau et al., 2007).

Tabla 2.1 Parámetros del modelo para el coeficiente de Manning (Charbeneau et al., 2009)
Superficie c
1
n
e
1 7.5 0.0122
2 21,3 0.0253

Charbeneau y col. (2009) utilizaron el mismo sistema para estudiar el flujo laminar en una superficie de
pavimento simulada con rugosidad intermedia (una profundidad de textura media de 2,2 mm). Utilizaron la
ecuación de Manning en forma de modelo de regresión lineal para analizar los datos del experimento:

h do 0
do 1

0,6
q
e

S
0

(2,7)

donde c
0
y c 1
son parámetros de regresión y e es un término de error aleatorio. A partir de esta ecuación, el
coeficiente de Manning se puede calcular como

h
c 5
3         S

n
0 0
q

(2,8)

El coeficiente de Manning calculado frente al número de Reynolds para esa superficie se muestra en la
Figura 2.6.


17

Figura 2.6 Coeficiente de Manning en función del número de Reynolds para la Superficie 3; (rombo
sombreado) condiciones sin lluvia; (cuadrado abierto) condiciones de lluvia (Charbeneau et al., 2009)

2. Según la longitud del drenaje y la intensidad de la lluvia

NCHRP (1998) también proporciona las relaciones para la n de Manning con respecto a la intensidad de la
lluvia y la longitud del drenaje para diferentes tipos de pavimento. La figura 2.7 es una de esas relaciones
válidas para el hormigón asfáltico poroso (OGFC). También se dan gráficos similares para pavimentos DGFC
y PCC (NCHRP, 1998). El fundamento de estas relaciones puede entenderse con base en la comprensión de
que el número de Reynolds de flujo laminar puede estar relacionado con la intensidad de la lluvia y la
longitud del drenaje.

Figura 2.7 N de Manning frente a la longitud de la trayectoria del flujo para varias tasas de lluvia
(NCHRP, 1998)

18

3. Basado en experimentación directa

Las siguientes propiedades de la superficie del pavimento se obtuvieron de la simulación de lluvia de campo
descrita en el Capítulo 6 (Sección 6.1).

Profundidad de la macrotextura = 0.0159 pulgadas
Coeficiente de Manning = 0.075

2.2.3.1 Resultados de la experimentación de USF

Los investigadores utilizaron un permeámetro NCAT para evaluar la permeabilidad de campo de OGFC y Dense
-asfalto degradado. Los resultados se ilustran en las Tablas 2.2 y 2.3.

Tabla 2.2 Permeabilidad del curso de fricción de grado abierto (OGFC) (Fowler Avenue, Tampa,
Florida)
Permeabilidad del curso de fricción de grado abierto (OGFC) –in / s
Sitio Promedio Std . Dev.
UNA 0,004044488 0.000352362
si 0,002956299 0.000536614
C 0,004363386 0.000831102
Todas 0,003788189 0.000573228

Tabla 2.3 Permeabilidad del asfalto de densidad densa (DGA) (Fletcher Avenue, Tampa, Florida)
Permeabilidad del asfalto denso (DGA) (pulg / s)
Sitio Promedio Std . Dev.
UNA 6.10236E-05 2.91339E-05
si 0.000316929 0.000125591
C 0.000417323 6.29921E-05
Todas 0.000264961 7.24409E-05

Debe tenerse en cuenta que los valores de prueba representan el promedio de muchas pruebas realizadas con

agua corriente y en condiciones regulares de caída de cabeza. Como se ve en la Figura 2.8, no hubo diferencia
significativa entre los dos tipos de resultados de prueba. La figura 2.8 también muestra que el coeficiente de
permeabilidad disminuye con las repeticiones de la prueba hasta que se estabiliza después de una gran
cantidad de pruebas. Esta tendencia se puede explicar por el proceso de saturación gradual que se logra con
las pruebas iniciales, durante las cuales se utiliza agua para saturar los poros del pavimento. Por lo tanto, el
coeficiente de estado estacionario de la permeabilidad puede ser obtenido a partir de la estabilizado flujo de
tasa que se produce después de la proceso de saturación es completa.

19

Figura 2.8 Comparación de los valores de permeabilidad (en Fowler Avenue) obtenidos de dos condiciones
de prueba (condiciones normales y con agua corriente)

20

CAPÍTULO 3

COMPARACIÓN DE LAS RELACIONES DE VELOCIDAD DE HIDROPLANEADO VS ESPESOR
DE LA PELÍCULA DE AGUA

3.1 Resumen de los métodos de predicción de la velocidad de hidroplaneo

Con base en la investigación actual, se observó que estaban disponibles varios métodos distintos pero
confiables de predicción de la velocidad de hidroplaneo:

1. Ecuaciones originales y modificadas de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA)

2. Ecuaciones PAVDRN

3. Ecuaciones TXDOT

4. Ecuaciones de USF basadas en predicciones numéricas completas de Ong y Fwa (2007b)

De los anteriores, los primeros tres métodos predictivos son de naturaleza empírica y se desarrollaron bajo
condiciones experimentales específicas (por ejemplo, neumáticos de prueba de deslizamiento de rueda
bloqueada bajo una carga de rueda, presión de neumático y espesor de película de agua). Por lo tanto, su
aplicabilidad está restringida para investigaciones que involucran una amplia variedad de tipos de vehículos.
Por otro lado, las predicciones numéricas de Ong y Fwa (2007b) se basan en un modelo que considera la
mecánica de todo el escenario de hidroplaneo y, por lo tanto, da cuenta de todas las variables relevantes. En la
investigación actual de la USF, esto también se ha verificado con los tres primeros métodos en condiciones en
las que los métodos anteriores son aplicables. La disponibilidad de herramientas alternativas y fiables para la
predicción del umbral de hidroplaneo es alentadora. USF posee el equipo para verificar aún más la
aplicabilidad de los métodos predictivos anteriores antes de que se entreguen las recomendaciones finales,
abordando así los riesgos involucrados en la expansión del carril por encima de los límites recomendados.

3.1.1 Ecuación original de la NASA (Horne y Dreher, 1963)

Sobre la base de pruebas realizadas en neumáticos lisos y acanalados para aviones y automóviles a una
profundidad media del agua de 7,62 mm, la siguiente ecuación se desarrolló por primera vez en la NASA:

p t

v 6,36 p

(3.1a)

donde v
p
= velocidad de hidroplaneo (km / h) y t = espesor de la película de agua (mm)

21

3.1.2 Ecuación modificada de la NASA (Horne et al, 1986)

Con base en las pruebas realizadas en llantas ASTM E 501 acanaladas y ASTM E 524 lisas y llantas de
camión desgastadas que viajan sobre pavimentos inundados, la ecuación anterior se modificó para incluir la
relación de aspecto de la llanta de la siguiente manera:

v
p
83,35 27,59 ( LEJOS ) 0,168 p
t

(3.1b)

donde, v
p
= velocidad de hidroplaneo (km / h), t = espesor de la película de agua (mm) y FAR = relación de
aspecto de la huella = relación ancho / largo de la huella

3.1 3 ecuaciones PAVDRN (NCHRP, 1998 )

El modelo de hidroplaneo utilizado en PAVDRN se basa en el trabajo de Gallaway et al. (1979) y sus colegas
y desarrollado por otros (Henry y Meyer, 1980) y Huebner et al., 1986)). Sobre la base del trabajo informado
por los autores de PAVDRN,

Para espesores de película de agua (WFT) inferiores a 2,4 mm,

v 96,3 t
0,259

(3.2a)

Donde, v
p
= velocidad de hidroplaneo (km / h), t = espesor de la película de agua (mm)

Para espesores de película de agua superiores o iguales a 2,4 mm,

v
p
4,94 A

(3.2b)

donde A es el mayor de los valores calculados usando las ecuaciones (3.3a) y (3.3b):

12,64
3,507

(3.3a)

t 0.06

o

35,15
7,817 (
0,0393
MTD )
0,14

(3.3b)

t 0.06

dónde
v
p
= velocidad de hidroplaneo (km / h), t = espesor de la película de agua (mm), MTD = profundidad de la
macrotextura (mm). Se observa que las ecuaciones (3.2) - (3.3) no consideran el efecto de la presión de
inflado de los neumáticos probablemente porque las pruebas se realizaron bajo una presión de inflado de
165,5 kPa, que es la presión de inflado típica de los neumáticos del probador de rueda bloqueada (ASTM E
501 acanalado y neumáticos lisos ASTM E 524 ).

22

3.1.4 Ecuaciones de TxDOT (Gallaway et al., 1979)

Inglés
v SD
0,04
p
0,3
( TD 1)
0,06
A

(3.4a)

Métrico
v 0,9143 SD
0,04
p
t
0,3 ( TD 0,794) 0,06
A

(3.4b)

donde TD = profundidad de la banda de rodadura del neumático (se recomienda 0,5 mm),
d w

SD
d


100

= Relación de centrifugado (aproximadamente 10% al inicio del hidroplaneo)

ω
d
y ω
w
son la velocidad de rotación de la rueda en superficies secas y mojadas respectivamente, y
A es el mayor de
Inglés
(10,409 / t
0,06
) 3,507 o (28,952 / t
0,06
) 7,817 * TXD
0,14

(3.5a)

Métrico
(12,639 / t
0,06
) 3,50 o (22,351 / t
0,06
4,97) * TXD
0,14

(3.5b)

TXD = profundidad de la textura del pavimento (se recomienda 0,5 mm)

La inspección de las ecuaciones (3.4) - (3.5) muestra que no incluyen la carga de la rueda como parámetro,
que es un atributo importante del hidroplaneo.
La Figura 3.1 muestra que las ecuaciones PAVDRN y TXDOT coinciden razonablemente bien para valores
de espesor de película de agua superiores a 2,4 mm, mientras que PAVDRN predice en exceso la velocidad
de hidroplaneo para espesores de película de agua inferiores a 2,4 mm.

120

110

100

90

80

t <= 2,4 mm

t> 2,4 mm MTD = 0,6 mm t> 2,4 mm MTD = 0,8 mm t> 2,4 mm MTD = 1,0 mm TxDOT MTD = 0,6 mm TxDOT MTD = 0,8 mm TxDOT MTD = 1 mm

70

60
0 2 4 6 8 10 12
Espesor de la película de agua (t), mm

Figura 3.1 Comparación de las ecuaciones TXDOT y PAVDRN para la velocidad de hidroplaneo

23

3.1.5 Extensión de los investigadores de las relaciones Ong y Fwa (2007b) para el neumático del probador
de ruedas bloqueadas (neumático liso estándar ASTM E524-88)

Ong y Fwa (2007a) presentaron los resultados de un modelo completo de elementos finitos que fue formulado
para la predicción precisa de las condiciones de hidroplaneo. Como se discutió en la Sección 3.1.3, el análisis
del hidroplaneo y la resistencia al deslizamiento presentado por Ong y Fwa (2007b) consideró el neumático
liso estándar ASTM E524-88 . Las figuras 3.2 (a) y 3.2 (b) muestran la variación de la velocidad de
hidroplaneo con la carga de la rueda, la presión de inflado de los neumáticos y el espesor de la película de
agua.

Figura 3.2 Gráficos de muestra de Ong y Fwa (2007b) que muestran la dependencia de la
velocidad de hidroplaneo del espesor de la película de agua, la presión de inflado y la carga del
neumático.
24

Los investigadores establecieron las siguientes relaciones basándose en los gráficos de la Figura 3.2.

Velocidad de hidroplaneo frente a carga de neumáticos

10.4 9 W L
0,1957

0,1961

v
p

0,06
w

6.28 WL

(3.6a)

Velocidad de hidroplaneo frente a presión de inflado

v
p

4,2 7 P
0,5001

2,5 8 P
0,4989


(3.6b)

0,06
w

Combinando las ecuaciones (3.6a) y (3.6b) se desarrolló la siguiente ecuación:

V ( WL )
0,2
( P )
0,5
0,82
0,49

(3.6c)

P
t t 0.06

Los investigadores creen que la ecuación (3.6c) se puede utilizar para predecir las velocidades de hidroplaneo
para muchos vehículos ligeros diferentes que emplean neumáticos que son compatibles con los neumáticos
de prueba de rueda bloqueada. Los automóviles de pasajeros también entran en esta categoría .

200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0 1 2 3

4 5 6 7 8

9 10

Espesor de la película de agua (mm)

t <2,4 mm PAVDRN Eq t => 2,4 mm, MTD .91 PAVDRN Eq

Figura 3.3 Comparación de las ecuaciones de Ong y Fwa (2007b) y PAVDRN para la velocidad de
hidroplaneo (ecuaciones (3.6c) y ecuaciones (3.1) - (3.3))

25

La aplicabilidad de la ecuación (3.6c) se investigó comparando sus predicciones con las de PAVDRN. Para
lograr este objetivo, las predicciones de la ecuación (3.6c) para el caso específico del neumático de rueda
bloqueada se trazaron contra las de PAVDRN como se ve en la Figura 3.3. Si bien se ve que ambos métodos
están más o menos de acuerdo para espesores de película de agua superiores a 2,4 mm, una vez más las
ecuaciones de PAVDRN sobre predicen la velocidad de hidroplaneo para espesores inferiores a 2,4 mm.

Además, se ha demostrado que las predicciones de Ong y Fwa (2007a) también están de acuerdo con las
predicciones correspondientes basadas en la ecuación de hidroplaneo de la NASA (Figura 3.4).

Figura 3.4 Comparación de la predicción del modelo de hidroplaneo de Ong y Fwa (2007b) con la
ecuación de hidroplaneo de la NASA

3.1.4 Extensión de los investigadores de las relaciones de Ong y Fwa (2008) para neumáticos de camión

Ong y Fwa (2008) han comparado sus predicciones numéricas de hidroplaneo para neumáticos desgastados
de camiones con la siguiente ecuación de Horne y Dreher (1963) desarrollada en base a la investigación
realizada en la NASA.

0,5
0,21
1,4

v
p
25 p
t

LEJOS

(3.7a)

donde FAR es la relación de aspecto de la huella del neumático

26

Los investigadores modificaron la ecuación de Horne para incluir el espesor de la película de agua en el siguiente
formato basado en los resultados numéricos publicados en la Figura 3.5.

1.4

0,5
b

v
a p 0,21

1

(3.7b)

p t
LEJOS
n

Figura 3.5 Gráficos de muestra de Ong y Fwa (2008) que muestran la dependencia de la velocidad de
hidroplaneo del espesor de la película de agua, la presión de inflado y la carga del neumático.

Luego, los investigadores trazaron los datos de la relación anterior en un gráfico de velocidad de hidroplaneo
Vs espesor de película de agua como se ve en la Figura 3.6. Las curvas de la Figura 3.6 se extienden hasta un
espesor de película de agua de 20 mm para evaluar la constante a en la ecuación (3.7b). Al ajustar la ecuación
(3.7b), el valor FAR correspondiente a una carga de rueda dada se determinó a partir de la Figura 3.6.
Finalmente, la relación desarrollada por los autores se puede expresar como:

1.4

0,5
0,268

v
23. 1 p 0,21

1

(3.7c)

p t
LEJOS

0,651
w

La ecuación (3.7c) se puede utilizar convenientemente para evaluar la velocidad de hidroplaneo de los
neumáticos de los camiones para cualquier combinación de presión de inflado, carga de neumáticos y
espesor de película de agua.

27

150
140
130
120
110
100
90
80
70
60

20 WL / kN 15
10
5

0 5 10 15 20
WFT (mm)
Figura 3.6 Datos en la Figura 3.2 rediseñados en la gráfica de Vp vs. espesor de película de agua (t)

Figura 3.7 Gráficos de muestra de Ong y Fwa (2008) que muestran la variación de FAR con la carga del
neumático

28

La Figura 3.8 muestra la comparación de la relación desarrollada (ecuación 3.7 (c)) y los datos de la Figura 3.7.

Figura 3.8 Verificación de la expresión para la velocidad de hidroplaneo (WFT = espesor de la película
de agua)

La Figura 3.9 muestra el efecto de la microtextura de la superficie del pavimento sobre la velocidad de
hidroplaneo.

Figura 3.9 Efecto de la microtextura del pavimento sobre la velocidad de hidroplaneo (Ong, 2006)


29

3.1.5 Análisis del impacto de los factores contribuyentes sobre el potencial de hidroplaneo

Antes de diseñar cualquier procedimiento experimental para evaluar los parámetros tributarios de un modelo
dado, es una práctica apropiada y esencial determinar el impacto de cada parámetro en el resultado final, es
decir, el riesgo de hidroplaneo. Este proceso se conoce como análisis de sensibilidad en el ámbito del
modelado analítico. El equipo de la USF realizó un sencillo procedimiento estadístico para lograr este
objetivo.

3.1.5.1 Sensibilidad de los atributos de velocidad de hidroplaneo de un neumático de rueda bloqueada

La versatilidad de la ecuación (3.7c) para la predicción de la velocidad de hidroplaneo de un neumático de
rueda bloqueada permitió a los investigadores de la USF determinar el impacto de cada atributo en la
velocidad de hidroplaneo y su sensibilidad. Se realizó un estudio de sensibilidad para este propósito
utilizando los rangos de valores que se muestran en la Tabla 3.1 para cada atributo significativo. La Figura
3.10 demuestra los resultados del estudio de sensibilidad donde se ve que la presión de inflado de los
neumáticos tuvo el impacto más significativo en la velocidad de hidroplaneo.

Tabla 3.1 Matriz de rango de datos utilizada para el análisis de sensibilidad
Carga de la
rueda (N)
Película de
agua
espesor (mm)
neumático de la
inflación
presión (kPa)
2500 1 100
3500 4 150
4500 7 200
5500 10 250

3.2 Resumen de los métodos de predicción del espesor de la película de agua

Con base en la Fase I de la investigación, se concluyó lo siguiente para la predicción del espesor de la
película de agua en los pavimentos durante eventos de lluvia:

1. La ecuación teórica de NCHRP (1998) basada en la n de Manning predice por debajo del espesor de la
película de agua , en comparación con el método empírico proporcionado en NCHRP (1998).
2. Los resultados del programa PAVDRN se basan en el método empírico .
3. Las predicciones numéricas de Charbenaeu et al. (2008) de las profundidades del agua en las secciones
normales de la copa concuerdan razonablemente bien con las del NCHRP.
4. Los investigadores de la USF también han desarrollado una herramienta empírica para la predicción de
la profundidad del agua en una de las secciones más críticas para este proyecto, es decir, las secciones
de transición de peralte .
Una vez más, la disponibilidad de herramientas alternativas y confiables para la predicción de la profundidad
de la película de agua durante los eventos de lluvia es alentadora. USF posee el equipo para verificar aún más
la

30

aplicabilidad de los métodos predictivos anteriores antes de que se entreguen las recomendaciones finales,
abordando así los riesgos involucrados en la expansión del carril por encima de los límites recomendados.

Figura 3.10 Análisis de sensibilidad de la velocidad de hidroplaneo


31

3.2.1 Comparación de las predicciones alternativas del espesor de la película de agua en no peraltes

Con base en la Fase I de la investigación actual, se encontró que las siguientes ecuaciones estaban disponibles
para la predicción del espesor de la película de agua debido a un evento de lluvia:

Ecuación empírica de NCHRP (1998) ( software PAVDRN)

0,003726 L
0,519
I
0,562
MTD
0,125
t
S 0.364

MTD

(3.8a)

t = profundidad del agua desde la parte superior de las asperezas (pulg)
I = Intensidad de lluvia (pulg / h)
S = Pendiente del pavimento
MTD = profundidad de textura (parche de arena) (pulg)
L = Longitud de drenaje (pies)

La Figura 3.11 muestra la variación del espesor de la película de agua con la longitud del drenaje como
predice la ecuación empírica (3.8a) para diferentes intensidades de lluvia (I).

Figura 3.11 Gráfica de espesor de película de agua Vs longitud de drenaje basada en la ecuación (3.8a)

32

Ecuación empírica de Gallaway et al. (1979) (Para superficies de hormigón)

t 0.20 3 MT D
1.325
L
0.443
I
0.598
1 / S
0. 355
MTD

(3,8b)

Ecuación empírica de Gallaway et al. (1979)

t 0.00333 8 MT D
0.11
L
0.43
I
0.59
1 / S
0. 42
MTD

(3.8c)

Ecuación del laboratorio de investigación de carreteras de Nueva Zelanda (Chesterton et al., 2006)

t 0.04 6 L
0.5
I
0.5
1 / S
0. 2
MTD

(3.8d)


t = profundidad del agua desde la parte superior de las asperezas (mm)
I = Intensidad de lluvia (mm / h)
S = Pendiente del pavimento
L = Longitud de drenaje (m)

Cálculo del espesor de la película de agua a partir de la ecuación de Manning (NCHRP, 1998)
Inglés

t

nLI

0,6

MTD

(3.9a)

Ê
36. 1 S
0,5
úû

n = coeficiente de rugosidad de Manning ,
L = Longitud del camino de drenaje (pulg)
I = Tasa de precipitación (pulg / h)
S = Pendiente del camino de drenaje (pulg / pulg)
MTD = profundidad de textura media (pulg)

Métrico
t

nLI

0,6

MTD

(3.9b)

105,4 2 S
0,5


n = coeficiente de rugosidad de Manning ,
L = Longitud del camino de drenaje (m)
I = Tasa de precipitación (mm / h)
S = Pendiente del camino de drenaje (mm / mm)
MTD = profundidad de textura media (mm)

Los parámetros de rugosidad que se muestran en la Tabla 3.2 se han utilizado para obtener la evaluación del
espesor de la película de agua en (3.9a) y (3.9b).

33

Tabla 3.2 Parámetros de rugosidad típicos utilizados en PAVDRN (NCHRP, 1998)
Tipo de
pavimento
MTD (mm) Manning's n
PCC 0,91 0.031
DGAC 0,91 0.0327
OGAC 1,5 0.0355

Las Figuras 3.12 (a) y 3.12 (b) muestran la gráfica NCHRP (1998) y la gráfica correspondiente desarrollada
por los investigadores para la predicción de la variación del espesor de la película de agua para diferentes
longitudes de drenaje a una intensidad de lluvia de 40 mm / h para PCC. Pavimentos DGAC y OGAC, según
la ecuación (3.9a). Aunque las gráficas en las Figuras 3.12 (a) y 3.12 (b) están de acuerdo, se puede ver que
se observa una disparidad significativa cuando se compara cualquiera de las Figuras (3.12a o 3.12b) con la
gráfica para I = 40 mm / h en la Figura 3.11. Los investigadores descubrieron que la fuente de esta
discrepancia es el término constante inexacto 36.1 de la ecuación (3.9a). También se descubrió que la versión
métrica correspondiente (ecuación 3.9b) proporciona predicciones más razonables.

Las Figuras 3.13 (a) - (d) ilustran la comparación entre las predicciones de la ecuación derivada teóricamente
(3.9b) y las de la ecuación empírica 3.8 (a) para diferentes tipos de pavimento. Debe notarse que en las
Figuras 3.13 (a) - (d), las gráficas correspondientes a la ecuación de Investigación se refieren a la ecuación
3.9 (b) con la n de Manning evaluada de la Figura 2.7 mientras que la ecuación empírica se refiere a la
ecuación 3.8 (a).

34

Figura 3.12 (a) Gráfica de espesor de película de agua vs. longitud de drenaje basada en la ecuación
(3.9a) (NCHRP, 1998)

La observación de las Figuras 3.13 (a) - (d) muestra claramente que la ecuación teórica de NCHRP (1998)
basada en la n de Manning predice significativamente el espesor de la película de agua en comparación con la
ecuación empírica 3.8 (a). Por lo tanto, los investigadores de la USF buscaron un modelo más mecanicista
basado en predicciones del espesor de la película de agua.

35

Figura 3.12 (b) Gráfica de espesor de película de agua vs. longitud de drenaje basada en la ecuación
(3.9a) basada en cálculos de investigadores

Figura 3.13 (a) Espesor de la película de agua frente a la longitud del drenaje para DGAC

36


Figura 3.13 (b) Espesor de la película de agua frente a longitud de drenaje para OGFC

Figura 3.13 (c) Espesor de la película de agua frente a la longitud del drenaje para PCC (N
R
<500)

37

Figura 3.13 (d) Espesor de la película de agua frente a la longitud del drenaje para (500 <N
R
<1000)
3.2.2 Predicciones del espesor de la película de agua en transiciones normales entre la copa y el peralte

Charbeneau y col. (2008) han publicado los resultados numéricos de un modelo hidrodinámico que es capaz
de predecir el espesor de la película de agua del flujo laminar producido por la lluvia en las secciones
normales de coronación y peralte.

Figura 3.14 Disposición de los taludes transversales en el diseño de peralte

Por lo general, las pendientes transversales a cada lado son simétricas con respecto a la línea central y se
indican como corona normal (ubicación A en la figura 3.14). Pero en una curva (peralte), las pendientes
transversales alrededor de la línea central cambian como se muestra en la Figura 3.14. De A a C, las
pendientes transversales de los carriles entre la línea central y el borde interior permanecen constantes y son
iguales a la corona normal. Sin embargo, las pendientes transversales entre la línea central de la carretera y el
borde exterior cambian entre A y C. En el punto A, es la corona normal, en B se vuelve horizontal,

38

y en C su magnitud se vuelve igual pero mayor que la pendiente transversal en el otro lado. De C a E, la
pendiente transversal gira alrededor de la línea central.

Las Figuras 3.15 y 3.16, respectivamente, muestran la variación de las pendientes transversales y la vista en
3D de la variación de la pendiente transversal en el diseño ilustrado en la Figura 3.14.

Figura 3.15 Variación continua de pendientes transversales con la línea central que permanece en el
mismo nivel

Figura 3.16 Variación tridimensional de los perfiles

39

Figura 3.17 Vista en planta de diferentes secciones.

La Figura 3.17 muestra la vista en planta de la sección anterior con el eje x en la línea central de la carretera.
Se observa que la ubicación más crítica con respecto al flujo laminar se encuentra alrededor del área de la
pendiente de cruce por cero (B de la Figura 3.14).

Figura 3.18 Alineación lateral de la transición de peralte con pendiente transversal = 4% (Charbeneau
et al., 2008)

En la Figura 3.18 se observa que la pendiente de la corona normal es del 2% y la pendiente del peralte total es
del 4%.

Charbeneau y col. (2008) utiliza la teoría de la onda cinemática para evaluar numéricamente la profundidad
de la película de agua a lo largo de una sección continua de la carretera como la que se ilustra en las Figuras
3.14-3.18.

3.2.2.1 Modelado de la profundidad de la película de agua en secciones coronadas (Charbeneau et al., 2008)

Una muestra de Charbeneau et al. (2008) los resultados se muestran en las Tablas 3.3 y 3.4.
40

Pavimentos de hormigón

pendiente transversal de la corona normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h).

Pavimentos asfálticos

pendiente transversal de la corona normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h).

3.2.2.1.1 Comparación de Charbeneau et al. (2008) datos con predicciones empíricas

Para las secciones coronadas, los datos que se muestran en las Tablas 3.3 y 3.4 se compararon con las
predicciones correspondientes de la ecuación (3.8a). En esta comparación se hicieron las siguientes
suposiciones:

TXD = 1 mm, S = Pendiente resultante =

de largo . pendiente
2
cruz . pendiente
2

L = distancia perpendicular desde la línea central * pendiente resultante / pendiente transversal
Las figuras (3.19a) y (3.19b) ilustran las comparaciones. Las Figuras 3.19 (a) y 3.19 (b) muestran que
Charbeneau et al. (2008) las predicciones concuerdan razonablemente bien con las de la ecuación empírica
(3.8a).

41

Figura 3.19 (a) Comparación de Charbeneau et al. (2008) datos con predicciones de ecuación (3.8a)
(WFT = espesor de película de agua)

Figura 3.19 (b) Comparación de Charbeneau et al. (2008) datos con predicciones de la ecuación (3.8a)
(pavimentos asfálticos) (WFT = espesor de película de agua)

3.2.2.2 Modelado de la profundidad de la película de agua en transiciones de peralte (Charbeneau, 2008)

Las Figuras 3.20 (a) y 3.20 (b) muestran una muestra de las profundidades de la película de agua predichas
por (Charbeneau, 2008) en los peraltes como una función de la distancia a la sección considerada desde la
sección con pendiente transversal cero. Es obvio a partir de las Figuras 3.20 (a) y 3.20 (b) que las secciones
más críticas donde se maximizan las profundidades de la película de agua son secciones con pendiente
cruzada cero como B en la Figura (3.14) donde ocurre la transición tangente-peralte.

42

(a) Pendiente longitudinal = 1%

(b) Pendiente longitudinal = 6%

Figura 3.20 (a) Variación en el espesor de la película de agua para la calzada con cuatro carriles de
circulación y pendiente longitudinal descendente (n = 0.015 de Manning, pendiente transversal de la
corona normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h))

43

(a) Pendiente longitudinal = -1%

(b) Pendiente longitudinal = -6%

Figura 3.20 (b) Variación en el espesor de la película de agua para una calzada con cuatro carriles de
circulación y pendiente longitudinal ascendente (n de Manning = 0.015, pendiente transversal de la corona
normal = 2%, intensidad de lluvia = 100 mm / h (4 in / h))

3.2.2.1 Ajuste de una ecuación empírica para las predicciones de profundidad de la película de agua
de Charbeneau (2008) en peraltes

Debe notarse que la ecuación 3.8 (a) derivada empíricamente no se puede aplicar directamente para predecir
las profundidades de la película de agua en los peraltes. Además, dado que actualmente no hay ningún otro
método disponible en la literatura para predecir la profundidad de la película de agua en las transiciones de
peralte, los investigadores utilizaron los datos numéricos de Charbeneau et al. (2008) presentados en figuras
como 3.20 (a) y (b ) para desarrollar una nueva ecuación para la predicción de la profundidad del agua en las
transiciones de peralte.

Para ubicaciones de pendiente transversal cero, L no se puede calcular como,

44

L = distancia perpendicular desde la línea central a lo largo de la pendiente normal o pendiente
resultante Dado que la pendiente normal = 0

De ahí que se definan las siguientes nuevas variables L y S:
L = distancia longitudinal desde la línea de cruce por cero (m) S =
pendiente longitudinal (%)

Por lo tanto, la siguiente ecuación se deriva mediante regresión (R
2
= 0,887) para una intensidad de lluvia de
100 mm / h con los datos que se muestran en la Tabla 3.5.

t 1,153 7 L
0,3712
S
0,0055

(3.10a)

Las Figuras 3.21 (a) y (b) demuestran la comparación de las predicciones de la ecuación 3.10 (a) con los
datos que se utilizaron para su desarrollo.


La ecuación (3.10a) se puede modificar para

t
K ( I ) L
0,3712
S
0,0055

(3.10b)

para cualquier intensidad de lluvia (I) donde K (I) puede evaluarse a partir de las parcelas de muestra de
Charbeneau (2008) como la Figura 3.20 para otras intensidades de lluvia, I.

Cuadro 3.5 Datos extraídos de las Figuras 3.20 (a) y 3.20 (b)

Largo.
Pendiente
Espesor de la película de agua (mm)

Carril 1

Carril 2

Carril 3

Carril 4
Dentro
debería
.
Fuera de
debería .
0,002 1,45 0,9 1,75 3,5 1,75 4
0,005 1,6 1 2.5 3.3 1,85 3.3
0,01 1,55 0,9 2.3 3.2 1,9 3,7
0,02 1,6 0,9 2.2 3.3 2 3.6
0,06 2 1.05 2,25 3,25 2,55 3,65

45

(a) Inner carriles y interior hombro

(b) Outer carriles y fuera de hombro

Figura 3.21 Verificación de la ecuación de ajuste (3.10a) (WFT = espesor de la película de agua)

46

CAPÍTULO 4

ANÁLISIS DE CRASH DE HIDROPLANEAMIENTO BASADO EN ESTADÍSTICAS DE CRASH
FDOT

4.1 Análisis integral de fallos a nivel de proyecto 4.1.1 Identificación de las
secciones del estudio y recopilación de datos para el análisis
Durante la parte inicial de esta tarea, los investigadores utilizaron la base de datos FDOT Crash, que está
configurada en dos formatos:
1. Sistema de informes de análisis de accidentes (CARS) formateado en Excel.
2. Datos de Sharepoint proporcionados en formato GIS .

En la Tabla 4.1 se muestra una muestra de la base de datos (CARS). Cabe señalar que la Tabla 4.1 incluye
solo los datos que son relevantes para las secciones que se utilizarán en este estudio. Por otro lado, la Fig. 4.1
muestra el algoritmo utilizado para filtrar la base de datos con los parámetros relevantes.

47

Tabla 4.1 Un extracto de muestra de la base de datos de fallas del FDOT

48

Criterios de selección de datos

Archivos de forma (FDOT GIS)
base de datos

Inventario de características de carreteras (RCI)

Clima

Visibilidad

03 - Lluvia

01 - Visión no oscurecida 02 - Inclemencias del tiempo

Base de datos GIS

Informe meteorológico (local)

Sistema de informes de análisis de accidentes

Ubicación del sitio

Tráfico

01 - No en la intersección / cruce RR / puente

01- sin control


Estado de la superficie de la carretera

08 - Agua estancada

Conjunto de datos para análisis (conjunto de datos de tres años, de 2008 a 2010)

Velocidad máxima publicada

Valores probables> 45 mph

Alcohol / Drogas involucradas

0- ninguno

Figura 4.1 Algoritmo desarrollado para filtrar la base de datos

49


Para facilitar esta tarea, también se utilizaron otras bases de datos proporcionadas por FDOT que se
enumeran a continuación:

1. Datos detallados de fallas en el Repositorio de mapas base unificados (UBR),
https://www3.dot.state.fl.us/unifiedbasemaprepository/ , donde están disponibles los archivos de forma de
datos de fallas de 2003 a 2010 .
2. Datos detallados del tráfico por hora en
http://www.dot.state.fl.us/planning/statistics/trafficdata/

3. Planos de carreteras conforme a obra en
http://webapp01.dot.state.fl.us/EnterpriseInformationAssets/FDOTEnterpriseSearch/eDocument
/EDocSearch.aspx

4. Distribución detallada del tráfico entre carriles del Manual de capacidad de carreteras (HCM (TRB,
2010)).

5. Datos de diseño geométrico de carreteras de los diagramas de línea recta (SLD).

6. Datos de intensidad de lluvia en Florida de las estaciones meteorológicas enumeradas en el
siguiente enlace. http://www.wunderground.com/weatherstation/WXDailyHistory.asp?
ID=KFLWESLE4

Las bases de datos adicionales están más "orientadas a proyectos" que la base de datos CARS "basada en la
red" (Tabla 4.1). Por lo tanto, los datos adicionales tuvieron que recuperarse minuciosamente. Además, la
información adicional brindó a los investigadores la oportunidad de "revisar" el análisis del choque de
hidroplaneo más de cerca.

4.1.2 Clasificación de los accidentes relacionados con el hidroplaneo

La base de datos preliminar de choques en clima húmedo establecida usando la base de datos CARS se filtró
aún más usando el parámetro de “agua estancada” provisto en el informe del choque para identificar los
posibles choques relacionados con el hidroplaneo con mayor precisión. Debido a este filtrado agregado, el
número de choques se redujo aún más, y fue necesario comenzar en una fecha anterior en la base de datos
para obtener un número adecuado de choques para el análisis estadístico posterior. Por lo tanto, la base de
datos de fallos se remonta a 2003 para el análisis renovado. Además, solo se consideraron los choques que
ocurrieron durante el período no pico porque, a bajas velocidades que presumiblemente ocurren durante las
horas pico, los choques de hidroplaneo son poco probables. Para este ejercicio se utilizaron los datos de
tráfico proporcionados en el sitio web del FDOT ( http://www.dot.state.fl.us/planning/statistics/trafficdata/ ).

Además, se excluyeron los choques de clima húmedo en las curvas porque la mayor probabilidad de patinar
en las curvas se debe a fuerzas centrípetas inadecuadas en lugar de al hidroplaneo, porque la inclinación hacia
las curvas asegura una escorrentía adecuada. Los segmentos y curvas súper elevados (Figura 4.2) con radios
grandes se han identificado a partir de los planos de construcción en el siguiente enlace y se han excluido de
estudios posteriores.

50

http://webapp01.dot.state.fl.us/EnterpriseInformationAssets/FDOTEnterpriseSearch/eDocument
/EDocSearch.aspx .

Sin embargo, las “ubicaciones de pendiente transversal cero” en las transiciones no se pueden descartar de
manera similar debido al drenaje deficiente en dichas ubicaciones.

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