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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/8936

    Título
    A skid resistance prediction model for an entire road network
    Autor
    Pérez Acebo, Heriberto
    Gonzalo Orden, HernánAutoridad UBU Orcid
    Findley, Daniel J.
    Rojí, Eduardo
    Publicado en
    Construction and Building Materials. 2020, V. 262, 120041
    Editorial
    Elsevier
    Fecha de publicación
    2020-11
    ISSN
    0950-0618
    DOI
    10.1016/j.conbuildmat.2020.120041
    Resumen
    This article predicts the available minimum skid resistance in the road network of Biscay (Spain) with data collected in the summer season when friction values are at a minimum. Firstly, it was observed that pavement structure does not influence skid resistance. Therefore, roadway segments with available data about the surface layer of single or double carriageway roads were analyzed. Two models were developed: 1) short model with only the surface material, average annual daily traffic, and number of lanes (no pavement history required) and 2) a long model which adds the required Polished Stone Value to improve the prediction. These models can help road agencies to identify the roads where lower skid resistance values are more probable to be obtained to focus their attention and efforts.
    Palabras clave
    Skid resistance
    Friction
    Pavement performance model
    Pavement deterioration
    Pavement management system
    Deterministic model
    Surface layer
    Pavement management
    Materia
    Ingeniería civil
    Civil engineering
    Resistencia de materiales
    Strength of materials
    Materiales de construcción
    Building materials
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/8936
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2020.120041
    Aparece en las colecciones
    • Artículos UIC 070
    • Artículos LogIT
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
    Ficheros en este ítem
    Nombre:
    Perez-cbm_2020.pdf
    Tamaño:
    1.381Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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