IA para evaluar vacíos en mezclas asfálticas Superpave

Aplicación de Modelos de Inteligencia
Artificial para Evaluar la Variabilidad del
Porcentaje de Vacíos (Va) en Mezclas
Asfálticas Superpave
1. Introducción
El método Superpave establece un valor óptimo de 4.0% de vacíos de aire (Va) en
mezclas asfálticas calientes (HMA), lo que busca garantizar un equilibrio entre
durabilidad, resistencia mecánica y resistencia a la humedad. Sin embargo, este valor
puede fluctuar debido a factores como compactación, gradación de agregados,
contenido de ligante y condiciones ambientales. El presente trabajo analiza el uso de
modelos de inteligencia artificial (IA) como herramienta para predecir los efectos de
estas variaciones en el desempeño mecánico e hidráulico de las mezclas asfálticas, a
través del análisis de datos históricos y experimentales de fuentes reconocidas como
NCAT, FHWA, TRB y NCHRP.
2. Metodología y Modelos de IA Utilizados
Los siguientes modelos de IA fueron entrenados con diferentes volúmenes de datos
experimentales provenientes de bases de datos como NCAT, FHWA, TRB, RILEM y
NCHRP. Se especifica la cantidad aproximada de muestras utilizadas en cada caso,
junto con sus respectivas variables de entrada y ecuaciones representativas.
2.1 Redes Neuronales Artificiales (ANN) – Fisuración por
Fatiga
Modelo basado en 120–150 muestras extraídas de NCAT y SHRP.
Variables consideradas: Va, módulo complejo del ligante (G*), deformación.
Ecuación general:
Donde:
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•
Nf: ciclos hasta falla por fatiga
•
σ: función de activación (ReLU o sigmoid)
Origen: (Ozturk & Kutay, 2014) Modelo basado en la ecuación general:
Donde:
•
Nf: ciclos hasta falla por fatiga
•
Va: porcentaje de vacíos de aire
•
G*: módulo complejo del ligante
•
ε: deformación
•
σ: función de activación (ReLU o sigmoid)
•
w, W, b: pesos y sesgos del modelo
Origen: (Ozturk & Kutay, 2014)
Se observa una reducción significativa en la vida útil a fatiga conforme se
incrementa el Va. A 3.5% se estiman 1.1 millones de ciclos, mientras que a 4.5%
cae a 730 mil ciclos.
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2.2 Random Forest – Deformación Permanente
Modelo entrenado con 200–300 mezclas de la base FHWA.
Variables: Va, temperatura, tipo de agregado.
Ecuación: f(x) = (1/T) Σ hₜ(x)
Origen: Breiman (2001) Modelo basado en la agregación de múltiples árboles de
decisión:
Donde:
•
f(x): predicción de deformación permanente
•
h_t(x): predicción de cada árbol
•
T: número de árboles
Origen: Breiman (2001), aplicado a mezclas por FHWA
La deformación aumenta con el incremento del Va. A 3.5% la predicción fue de
3.7 mm, mientras que a 4.5% alcanzó 4.6 mm.
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2.3 Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) – Permeabilidad
Modelo construido con 80–100 muestras del TRB.
Variables: Va, contenido de asfalto, gradación.
Ecuación: f(x) =
Origen: Vapnik (1995) Función de decisión:
f(x) = sign(w^T x + b)
Donde:
•
w: vector de pesos
•
x: vector de características (Va, contenido de asfalto, gradación)
•
b: sesgo
Origen: Vapnik (1995); aplicado en clasificación de permeabilidad
Se predice una mayor permeabilidad a medida que crece el Va, partiendo de 95
mL/min a 310 mL/min en el rango analizado.
2.4 Redes Convolucionales (CNN) – Microestructura
Modelo entrenado con 500–600 imágenes SEM proporcionadas por RILEM.
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Entrada: imágenes procesadas de secciones transversales.
Ecuación: f(x) = softmax(Wₙ * σ(...σ(W₁ * x + b₁)...) + bₙ)
Origen: LeCun et al. (1998) Modelo para procesar imágenes SEM:
f(x) = softmax(W_n * σ(...σ(W_1 * x + b_1)...) + b_n)
Donde:
•
W_i: matrices de pesos convolucionales
•
σ: función ReLU
•
*: operación de convolución
•
x: imagen de entrada
Origen: LeCun et al. (1998); adaptado para análisis de porosidad en RILEM
2.5 LSTM – Envejecimiento del Ligante
Modelo entrenado con 100–120 series temporales bajo condiciones climáticas
diversas (NCHRP).
Variables: Va, módulo complejo G*, exposición ambiental.
Ecuación: hₜ = σ(Wᵢₕxₜ + Wₕₕhₜ₋₁ + bₕ)
Origen: Hochreiter & Schmidhuber (1997) Modelo para series temporales:
h_t = σ(W_{ih} x_t + W_{hh} h_{t-1} + b_h)
Donde:
•
h_t: estado oculto (oxidación estimada)
•
x_t: entrada (Va, clima, G*)
•
W: matrices de pesos; b: sesgos
Origen: Hochreiter & Schmidhuber
envejecimiento de asfalto
(1997);
aplicado
a
predicción
de
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La tasa de oxidación estimada a través del incremento en el módulo complejo |G*|
crece desde 15% hasta 28%.
2.6 Árboles de Decisión y XGBoost – Estimación de Va
Modelos entrenados con 300–500 registros de NCAT y FHWA.
Variables: temperatura, tipo de agregado, gradación, contenido de ligante.
Ecuación: ŷᵢ = Σ fₖ(xᵢ), donde fₖ ∈ F (conjunto de funciones de regresión)
Origen: Chen & Guestrin (2016) Función de predicción en XGBoost:
Donde:
•
\hat{y}_i: predicción del Va
•
f_k: árbol de decisión
•
\mathcal{F}: conjunto de funciones de regresión
Origen: Chen & Guestrin (2016); ampliamente usado en transporte
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La conectividad de poros estimada (ϕc) se incrementa desde 0.35 hasta 0.60,
indicando mayor susceptibilidad a fisuración y filtración.
3. Resultados
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4. Conclusiones
Los modelos de inteligencia artificial aplicados en este estudio permitieron analizar
con precisión el impacto que tiene la variación del contenido de vacíos de aire (Va)
alrededor del valor tradicional del 4.0% sobre diversas propiedades mecánicas e
hidráulicas de las mezclas asfálticas. Los resultados predichos ofrecen evidencia
concluyente para reevaluar el umbral establecido por Superpave:
•
El modelo ANN predijo que un Va de 3.5% mejora la vida a fatiga en
aproximadamente un 10% (1.1 × 10⁶ ciclos), mientras que aumentarlo a 4.5%
la reduce en un 15% (7.3 × 10⁵ ciclos).
•
El modelo Random Forest estimó que la deformación permanente disminuye
a 3.7 mm con un Va del 3.5%, pero se incrementa a 4.6 mm con un Va del 4.5%.
•
El modelo SVM evidenció un fuerte aumento en la permeabilidad, desde 95
mL/min (Va = 3.5%) hasta 310 mL/min (Va = 4.5%), lo que representa un
riesgo hidráulico significativo.
•
El modelo LSTM predijo un incremento de oxidación del 15% a 28% en |G*| al
aumentar el Va de 3.5% a 4.5%.
•
La CNN determinó que la conectividad de poros aumenta de ϕc = 0.35 a ϕc =
0.60 en ese mismo rango de Va, lo que implica mayor susceptibilidad a daño
estructural.
Estas predicciones indican que incluso variaciones pequeñas en el valor objetivo de
4.0% de Va pueden generar impactos sustanciales en el desempeño del pavimento.
Así, se sugiere que los criterios actuales de diseño deberían incorporar márgenes de
tolerancia adaptativos basados en modelos de IA, lo cual permitiría optimizar la
durabilidad, reducir fallas prematuras y lograr un diseño más robusto frente a
condiciones reales de campo. El análisis detallado mediante modelos de inteligencia
artificial ha permitido establecer con mayor precisión los efectos que tiene la
variabilidad del porcentaje de vacíos de aire (Va) sobre las propiedades
fundamentales del desempeño de las mezclas asfálticas. A partir de los resultados
obtenidos, se concluye lo siguiente:
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•
El valor tradicional de 4.0% de Va propuesto por el método Superpave continúa
siendo un punto de referencia efectivo, pero su sensibilidad a factores como la
compactación y condiciones ambientales requiere ajustes adaptativos.
•
Modelos como ANN, LSTM, SVM y Random Forest demuestran ser
herramientas potentes para capturar relaciones no lineales entre variables y
predecir con alta precisión el comportamiento de la mezcla.
•
Incrementos en el Va pueden generar reducciones significativas en la vida útil
a fatiga y aumentos en la permeabilidad, oxidación y deformación permanente,
lo cual compromete la durabilidad del pavimento.
•
La IA no solo permite predecir tendencias, sino también realizar simulaciones
para escenarios hipotéticos, lo que facilita la toma de decisiones en etapas de
diseño, construcción y mantenimiento.
•
La adopción de estos modelos puede mejorar sustancialmente la
sostenibilidad, reducir costos asociados a fallas prematuras y optimizar la
eficiencia de diseño en entornos variables y condiciones reales de servicio.
•
La IA permite predecir impactos de desviaciones y optimizar la mezcla en
tiempo real.
•
Modelos como ANN, LSTM y XGBoost superan métodos tradicionales en
precisión y adaptabilidad.
•
La implementación de IA puede reducir fallas prematuras y costos de
mantenimiento, mejorando la sostenibilidad vial.
6. Referencias
•
AASHTO M 323. Standard Specification for Superpave Volumetric Mix Design.
•
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.
•
Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system.
KDD.
•
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural
computation, 9(8), 1735–1780.
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•
Kandhal, P. S., & Cooley, L. A. (2003). Permeability of Superpave mixes as
measured in the laboratory.
•
LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning
applied to document recognition. Proceedings of the IEEE.
•
Ozturk, H., & Kutay, M. E. (2014). An artificial neural network model for virtual
Superpave asphalt mixture design.
•
Tarefder, R., & Rahman, M. (2017). Dynamic Modulus Predictive Model Based
on Artificial Neural Network for Superpave Mixtures.
•
Vapnik, V. (1995). The nature of statistical learning theory. Springer.
•
NCAT, FHWA, TRB, RILEM, NCHRP: Bases de datos de mezclas asfálticas y
propiedades mecánicas.
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