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dc.creatorRapallini, José
dc.creatorPerez Angueira, Luciana
dc.creatorMartinez, Micakoski
dc.creatorMechura, Verónica
dc.creatorMarcos, Carlos
dc.creatorPerez Angueira, Ángeles
dc.creatorGomez, Jonathan
dc.creatorMazzeo, Hugo
dc.creatorRodriguez, Omar
dc.creatorDas Neves, Gustavo
dc.date.accessioned2019-05-31T17:25:07Z
dc.date.available2019-05-31T17:25:07Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationRADI CLADI 2017es_ES
dc.identifier.issn23140925
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/3639
dc.description.abstractEste estudio determinó las variables que identifican la mayor probabilidad de escasa visibilidad por niebla en Ruta Nacional 33 circundante a la ciudad de Trenque Lauquen, como así también la ubicación más adecuada para la captación de esos datos en base a la utilización de sensores. Las variables que mejor predicen la condición de niebla son “Visibilidad”, “Temperatura”, “Velocidad del viento” y “Humedad”. La ubicación más apropiada del sensor es el último tramo de la RN 33 que gerencia Vialidad Nacional Distrito 19, específicamente los km 330 a 335. La metodología comprende en primera instancia analizar la base de datos de siniestros viales en la zona de estudio, determinando los tramos críticos en función de frecuencia de los eventos. La información obtenida de nuestro análisis servirá para desarrollar e implementar un equipo prototipo que adquiera la información ponderada de niebla y la envíe a una base de datos para su posterior procesamiento, se considerará su ampliación a otras condiciones que generen una visibilidad reducida, en función de necesidades detectadas. Luego podrán valorizarse diferentes parámetros en cuanto a texturas del pavimento y materiales que generen marcas viales para condiciones de visibilidad desfavorables evaluando la incorporación de esferas de vidrio.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectVariables, Niebla, Tránsito, Sensoreses_ES
dc.titleDeterminación variables predictoras de niebla y ubicación de sensor de escasa visibilidades_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.affiliationFil: Marcos, Carlos E. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Martínez Micakoski, Fernanda B. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Rapallini, José. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. CODAPLI; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Perez Angueira, Luciana. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Mazzeo, Héctor H. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. CODAPLI; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Rodriguez, Omar E. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. CODAPLI; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Mechura, Verónica. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Das Neves, Gustavo A. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.type.snrdinfo:ar-repo/semantics/artículoes_ES
dc.rights.useAtribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.).es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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