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Flexible Pavement Design Using the AASHTO 93 Methodology and Artificial Intelligence through a Customized GPT Model
Abstract
This research aimed to determine the feasibility of using artificial intelligence in flexible pavement design through the customization of the OpenAI GPT-5.1 model, which is also applicable to GPT-5.2 and later versions. Five design cases were developed, each applying the design procedure through step-by-step spreadsheet calculations, the DIPAV 3.0 software, and a customized GPT model. Additionally, the adopted pavement thicknesses were evaluated using the rational method via WinDEPAV 2.6 software. For each design case, using both the GPT 5.1 and 5.2 models, five runs of the design prompt were performed with the Instant variant and five with the Thinking variant. For the comparative analysis, the mean error, mean absolute error, mean percentage error, and root mean square error were determined, as well as the coefficient of variation of the Equivalent Single Axle Loads (ESALs) and Structural Numbers (SN) obtained using AI, compared with the results generated by the DIPAV 3.0 software. Likewise, the pavement thicknesses determined by AI for each design case, model, and variant were evaluated in DIPAV 3.0 to determine the percentage of designs meeting the required SN.
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References
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