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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSaldaña García, Carlos Sebastián-
dc.contributor.authorGómez Vargas, Luis Julianno-
dc.date.accessioned2025-11-05T14:18:50Z-
dc.date.available2025-11-05T14:18:50Z-
dc.date.issued2025-11-05-
dc.identifier.citationGómez V., Luis J. (2025) Influencia de la velocidad vehicular en la obtención del IRI con smartphone. (Tesis de grado) Universidad Nacional de Chimborazo. Riobamba, Ecuador.es_ES
dc.identifier.issnUNACH-EC-FI-ICIV-
dc.identifier.urihttp://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/15932-
dc.descriptionThis research analyzes the influence of vehicle speed on the estimation of the International Roughness Index (IRI) using smartphones. The RMS method was applied based on vertical acceleration recorded by the built-in sensors of two mobile devices (Redmi 9s and Redmi 11s), and the results were compared with actual IRI values obtained using the Merlin device, a firstclass device standardized in Ecuador. Data collection was conducted on a paved road at eight constant speeds, ranging from 20 to 55 km/h, using the Physics Toolbox Sensor Suite application. Data was processed using custom Python scripts. Statistical analysis included linear regression models, Pearson’s correlation coefficient, MAPE, standard deviation, and coefficient of variation. The results show that speed does not significantly affect the correlation between estimated and actual IRI values; however, it does impact the dispersion and stability of the generated models. It is concluded that the proposed method is viable, low-cost, and reliable for estimating IRI using smartphones, if signal processing and test conditions are properly controlled.es_ES
dc.description.abstractLa presente investigación analiza la influencia de la velocidad vehicular en la estimación del Índice de Regularidad Internacional (IRI) utilizando smartphones. Se empleó el método RMS a partir de la aceleración vertical registrada por los sensores integrados en dos dispositivos móviles (Redmi 9s y Redmi 11s), cuyos resultados fueron comparados con los valores reales obtenidos mediante el rugosímetro Merlin, equipo de primera clase normado en Ecuador. Se realizaron recorridos sobre una vía pavimentada a ocho velocidades constantes entre 20 y 55 km/h, registrando los datos mediante la aplicación Physics Toolbox Sensor Suite y procesándolos con scripts desarrollados en Python. El análisis estadístico incluyó modelos de regresión lineal, coeficiente de correlación de Pearson, MAPE, desviación estándar y coeficiente de variación. Los resultados muestran que la velocidad no influye significativamente en la correlación entre los valores de IRI estimados y los reales, pero sí afecta estructuralmente la dispersión y la estabilidad de los modelos generados. Se concluye que el método propuesto es viable, de bajo costo y confiable, permitiendo estimaciones precisas del IRI mediante smartphones, siempre que se controle adecuadamente el procesamiento de la señal y las condiciones del recorrido.es_ES
dc.description.sponsorshipUNACH, Ecuador.es_ES
dc.format.extent97 páginas.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherRiobambaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectSmartphonees_ES
dc.subjectIRIes_ES
dc.subjectVelocidad vehiculares_ES
dc.subjectRegresión lineales_ES
dc.titleInfluencia de la velocidad vehicular en la obtención del IRI con smartphonees_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Civil



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