Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Alvarez Cifuentes, MarioRamos, Raúl Gabriel2024-03-0320062024-03-0320062006https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/18818En el presente trabajo se muestran los resultados obtenidos al aplicar diversas técnicasestadísticas multivaridas para estudiar el envejecimiento del asfalto bajo condicionesreales del clima en Colombia. Para el estudio se tomaron en consideración una serie demuestras de asfalto de diferentes tipos, las cuales fueron expuestas a distintas condiciones externas en un banco de pruebas especialmente diseñado para este propósito. Conla técnica de Análisis de Varianza Univariado y Multivariado se logró determinar laconfiabilidad estadística de los datos experimentales obtenidos en el banco de pruebasy se consiguió determinar la forma como influyen el tipo de asfalto, el tipo de experimento y el tiempo sobre las propiedades físico-químicas del asfalto de forma individualy conjunta. Con la técnica de Análisis de Componentes Principales combinada con elAnálisis de Clasificación fue posible reducir la dimensionalidad del fenómeno de envejecimiento y encontrar agrupamientos naturales en las muestras de asfalto que no seaprecian en los datos originales. La técnica de regresión por pasos permitió encontraruna serie de modelos que permiten estudiar la forma como se relacionan las diferentespropiedades fisicoquímicas de los asfaltos con los factores climáticos y el tiempo. Enlos modelos propuestos, se incluyen efectos de interacción entre variables y se muestraque, en general, los efectos de interacción mejoran considerablemente los modelos deregresión para cada una de las propiedades fisicoquímicas del bitumen. Además, conlos modelos encontrados, se determinaron los factores del clima que más contribuyenpara explicar la variabilidad observada en cada una de las propiedades fisicoquímicasdel asfalto. Finalmente, también se uso la técnica de redes neuronales artificiales parapredecir el envejecimiento de los asfaltos bajo la influencia de los diferentes factores delclima y se logró predecir mejor la complejidad del fenómeno de envejecimiento.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/AsfaltoEnvejecimiento naturalAnálisis de VarianzaAnálisis de Componentes PrincipalesRedes Neuronales ArtificialesRegresión Lineal MúltipleAnálisis de Clasificación.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAsphaltNatural AgingAnalysis of VariancePrincipal ComponentAnalysisArtificial Neural NetworkMultivariate Lineal RegressionCluster Analysis.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)