El índice de rugosidad internacional ( IRI ) es el índice de rugosidad que se obtiene con mayor frecuencia a partir de perfiles longitudinales de carreteras medidos. Se calcula utilizando un modelo matemático de un cuarto de automóvil, cuya respuesta se acumula para obtener un índice de rugosidad con unidades de pendiente (in/mi, m/km, etc.). [1] [2] Aunque es un término universal, el IRI se calcula por trayectoria de rueda, pero se puede ampliar a un índice de rugosidad media (MRI) cuando se recopilan ambos perfiles de trayectoria de rueda. Esta medida de rendimiento tiene menos estocasticidad y subjetividad en comparación con otros indicadores de rendimiento del pavimento , como PCI , pero no está completamente desprovista de aleatoriedad. [3] Las fuentes de variabilidad en los datos del IRI incluyen la diferencia entre las lecturas de diferentes ejecuciones del vehículo de prueba y la diferencia entre las lecturas de las trayectorias de las ruedas derecha e izquierda. [4] [5] A pesar de estos hechos, desde su introducción en 1986, [6] [7] [8] el IRI se ha convertido en el índice de rugosidad de la carretera más utilizado en todo el mundo para evaluar y gestionar los sistemas de carreteras.
La medición del IRI es necesaria para los datos proporcionados a la Administración Federal de Carreteras de los Estados Unidos , [1] [9] y está cubierta en varias normas de ASTM International : ASTM E1926 - 08, [10] ASTM E1364 - 95 (2005), [11] y otras. El IRI también se utiliza para evaluar la construcción de pavimentos nuevos, para determinar sanciones o pagos de bonificaciones en función de la suavidad.
A principios de los años 1980, la comunidad de ingenieros de carreteras identificó la rugosidad de la carretera como el principal indicador de la utilidad de una red de carreteras para los usuarios de la vía. Sin embargo, los métodos existentes utilizados para caracterizar la rugosidad no eran reproducibles por diferentes agencias que utilizaran diferentes equipos y métodos de medición. Incluso dentro de una agencia determinada, los métodos no eran necesariamente repetibles ni estables en el tiempo.
El Programa Nacional de Investigación Cooperativa de Carreteras de los Estados Unidos inició un proyecto de investigación para ayudar a las agencias estatales a mejorar su uso de equipos de medición de rugosidad. [12] El trabajo fue continuado por el Banco Mundial [6] para determinar cómo comparar o convertir datos obtenidos de diferentes países (en su mayoría países en desarrollo) involucrados en proyectos del Banco Mundial. Los hallazgos de las pruebas del Banco Mundial mostraron que la mayoría de los equipos en uso podrían producir mediciones de rugosidad útiles en una sola escala si se estandarizaran los métodos. La escala de rugosidad que se definió y probó finalmente se denominó Índice de Rugosidad Internacional. [8] El IRI se utiliza en la gestión de activos de pavimento, así como a veces en la evaluación de nuevas construcciones para determinar pagos de bonificaciones/penalizaciones para contratistas o para identificar ubicaciones específicas donde se recomiendan reparaciones o mejoras (por ejemplo, pulido o repavimentación). El IRI también es un determinante clave de los costos operativos de los vehículos que se utilizan para determinar la viabilidad económica de los proyectos de mejora de carreteras. [13]
El IRI se definió como una propiedad matemática de un perfil de carretera bidimensional (una sección longitudinal de la carretera que muestra la elevación a medida que varía con la distancia longitudinal a lo largo de una pista recorrida en la carretera). Como tal, se puede calcular a partir de perfiles obtenidos con cualquier método de medición válido, que abarca desde equipos de medición de nivel y varillas estáticas hasta sistemas de perfilado inercial de alta velocidad.
El modelo matemático de un cuarto de automóvil replica las mediciones de rugosidad que utilizaban las agencias de carreteras en los años 1970 y 1980. El IRI es estadísticamente equivalente a los métodos que se utilizaban, en el sentido de que la correlación del IRI con un vehículo instrumentado típico (llamado "sistema de medición de rugosidad de la carretera de tipo respuesta", RTRRMS) era tan buena como la correlación entre las mediciones de dos RTRRMS cualesquiera. Como estadística basada en perfiles, el IRI tenía la ventaja de ser repetible, reproducible y estable en el tiempo. El IRI se basa en el concepto de un "automóvil de oro" cuyas propiedades de suspensión son conocidas. El IRI se calcula simulando la respuesta de este "automóvil de oro" al perfil de la carretera. En la simulación, la velocidad simulada del vehículo es de 80 km/h (49,7 mi/h). Las propiedades del "automóvil dorado" se seleccionaron en investigaciones anteriores [12] para proporcionar una alta correlación con la respuesta de marcha de una amplia gama de automóviles que podrían instrumentarse para medir una estadística de pendiente (m/km). La amortiguación en el IRI es mayor que la de la mayoría de los vehículos, para evitar que el modelo matemático se "sintonice" con longitudes de onda específicas y produzca una sensibilidad que no comparte la población de vehículos en general.
La estadística de pendiente del IRI se eligió para lograr compatibilidad con las medidas de rugosidad en uso. Es la velocidad relativa absoluta (rectificada) promedio de la suspensión, dividida por la velocidad del vehículo para convertir de velocidad (por ejemplo, m/s) a pendiente (m/km). El contenido de frecuencia de la velocidad de movimiento de la suspensión es similar al contenido de frecuencia de la aceleración vertical del chasis y también de la carga vertical de los neumáticos/la carretera. Por lo tanto, el IRI está altamente correlacionado con el nivel general de vibración de la conducción y con el nivel general de vibración de carga del pavimento. Aunque no está optimizado para que coincida con un vehículo en particular con total fidelidad, está tan fuertemente correlacionado con la calidad de la conducción y la carga de la carretera que la mayoría de los proyectos de investigación que han probado estadísticas alternativas no han encontrado mejoras significativas en la correlación.
La frecuencia de la respuesta de la suspensión a la velocidad de simulación del coche dorado también determina el valor de conducción IRI final. La sensibilidad IRI se centra en longitudes de onda entre 0,82 y casi 200 pies (0,25 a 61 metros). Sin embargo, si alguna longitud de onda es igual a 7,9 o 50 pies (2,4 o 15,2 metros), los valores IRI tienen una ponderación más alta. [2] El modelo de un cuarto de coche tiene correlaciones más altas con los camiones ligeros y los camiones pesados. [2]
Los valores de IRI se expresan en pulgadas por milla (in/mi), metros por kilómetro (m/km) o milímetros por kilómetro (mm/km) según el movimiento de la suspensión a lo largo de la distancia recorrida. Las agencias de carreteras utilizan umbrales de IRI para caracterizar el estado de la carretera; por ejemplo, en los Estados Unidos, la Administración Federal de Carreteras considera que un IRI de menos de 95 in/mi (1,50 m/km) está en "buenas" condiciones, un IRI de 96 a 170 in/mi (1,51 a 2,68 m/km) se considera "aceptable" y un IRI que supera los 170 in/mi (2,68 m/km) se considera "malo". [14]
El IRI se calcula a partir del perfil de la carretera. Este perfil se puede medir de varias formas diferentes. Las mediciones más comunes se realizan con instrumentos de Clase 1, capaces de medir directamente el perfil de la carretera, y con instrumentos de Clase 3, que utilizan ecuaciones de correlación. Utilizando la terminología del Banco Mundial, estos corresponden a dispositivos de Nivel de Calidad de Información (IQL) 1 e IQL-3, que representan la precisión relativa de las mediciones. [15] Un error común es pensar que los 80 km/h utilizados en la simulación también deben utilizarse cuando se mide físicamente la rugosidad con un vehículo instrumentado. Los sistemas IQL-1 miden el perfil de elevación, independientemente de la velocidad, y los sistemas IQL-3 suelen tener ecuaciones de correlación para diferentes velocidades para relacionar las mediciones reales con el IRI. Si los perfiles capturados son los mismos, los valores del IRI serán los mismos.
Los sistemas IQL-1 pueden informar distintos intervalos de rugosidad. El IRI se informa a intervalos de 10 a 20 metros o 528 pies (160 metros) para las recolecciones a nivel de proyecto. El IQL-3 a intervalos de 100 m o más.
Las primeras mediciones se realizaron con una técnica de medición con varilla y nivel. El Laboratorio de Investigación del Transporte desarrolló una viga que tenía un transductor de desplazamiento vertical. Desde finales de los años 1990, el uso del perfilador Dipstick [16] , con una precisión reportada de 0,01 mm (0,0004 pulgadas), se volvió bastante común. [17] El ROMDAS Z-250 funciona de manera similar al Dipstick. El perfilador a pie ARRB TR, el ICC SurPRO y el perfilador a pie SSI CS8800 fueron innovaciones importantes para recopilar perfiles precisos a velocidad de caminata. Las unidades de perfilador a pie ARRB, ICC y SSI recopilan datos regularmente para los Rodeos de Perfiladores de Referencia de FHWA (Recopilaciones de datos 2009-2013 e Informe DTFH61-10-D-00026). Estas unidades se pueden utilizar para certificar los perfiladores inerciales como un dispositivo de referencia, ya que tienen un intervalo de muestreo menor a 2,75 pulgadas según AASHTO PP49. [18]
Las mediciones dinámicas del perfil de la carretera se realizan con instrumentos montados en el vehículo. El enfoque consistía en un sensor (inicialmente ultrasónico, pero más tarde láser) que mide la altura del vehículo en relación con la carretera. Un acelerómetro se integra doblemente para proporcionar la altura del sensor en relación con el dato. La diferencia entre los dos es el perfil de elevación relativa de la carretera. Este perfil de elevación se procesa luego a través del algoritmo de cuarto de automóvil para obtener el IRI. Los enfoques más comunes miden el IRI en cada trayectoria de rueda. Los dos IRI de la trayectoria de rueda deben combinarse para obtener el "perfil de rugosidad" general del IRI. [19] para el carril. Hay dos formas de hacerlo. Un modelo de "medio automóvil" (HRI) simula el vehículo que se desplaza por ambas trayectorias de rueda, mientras que un modelo de "cuarto de automóvil" simula una rueda en cada trayectoria de rueda y el promedio es el IRI del carril. El enfoque de cuarto de automóvil se considera más preciso para representar el movimiento que sienten los usuarios y es el más común.
Un problema importante con los perfiladores tiene que ver con sus áreas de contacto en comparación con la huella de un neumático. Esta última es mucho más grande que cualquiera de los perfiladores de clase 1 estáticos/de baja velocidad o un perfilómetro láser típico. Esto se puede solucionar con un láser de línea de 4 o 6 pulgadas montado en las huellas de las ruedas para imitar el ancho del parche del neumático. O se puede utilizar un láser de escaneo de alta definición que crea un modelo 3D de la superficie del pavimento. Dos ejemplos de esto son el sistema Pavemetrics y el XenoTrack-True Solid State Lidar, que han sido adoptados por muchos proveedores OEM diferentes de equipos de perfilómetros a nivel de red en todo el mundo. Además de medir la rugosidad, este sistema también mide otros atributos clave del pavimento, como el agrietamiento, la profundidad de las roderas y la textura.
Las alternativas menos costosas a los perfilómetros son los RTRRMS, que no registran el perfil, sino que se instalan en los vehículos y miden cómo responde el vehículo al perfil del pavimento. Estos deben calibrarse en función del IRI para obtener una estimación del IRI. Dado que los RTRRMS generalmente se ven afectados por la textura y la velocidad del pavimento, es común tener diferentes ecuaciones de calibración para corregir las lecturas para estos efectos.
Los RTRRMS se pueden agrupar en tres categorías amplias y generalmente son IQL-3, excepto posiblemente la mayoría de los sistemas basados en teléfonos celulares, que son IQL-4:
El IRI generalmente tiene una relación inversa con el PCI . Una carretera lisa con un IRI bajo suele tener un PCI alto. Sin embargo, este no siempre es el caso, y una carretera con un IRI bajo también podría tener un PCI bajo y viceversa. [5] [20] Por lo tanto, uno de estos indicadores de rendimiento no es necesariamente suficiente para describir la condición de la carretera de manera integral. Se informa que la predicción de los valores futuros del IRI puede ser más fácil que la del PCI, ya que incluye menos incertidumbre. [1]