1معاون مرکز تحقیقات قیر و مخلوط های آسفالتی (ABRC)، دانشگاه علم و صنعت ایران.
عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی
2دانشگاه آزاد واحد جنوب
چکیده
روسازی راهها، سرمایه ملی هر کشوری محسوب میشوند که سالیانه بخش عمدهای ازبودجه عمرانی سازمانهای ذیربط صرف ترمیم، بهسازی، حفظ و نگهداری آنها میشود. تأمین اعتبار کافی برای این منظور چالشی است که مدیران و تصمیمگیران همواره با آن مواجه و دست به گریبان بودهاند. از طرفی، سالهاست که شیارشدگی به عنوان یکی از شایعترین انواع خرابیهای ایجادشده در این نوع روسازیها، مطرح میباشد. این خرابی به مرور زمان و به علت تجمع تغییر شکلهای ماندگار کوچک که در هر بارگذاری به وجود میآید، ایجاد میشود. افزایش میزان تغییر شکلهای ماندگار که خود منجر به افزایش عمق شیار میگردد، میتواند مشکلات جدی در روسازی راهها ایجاد نماید. بدین ترتیب تخمین پتانسیل شیارشدگی مخلوطهای آسفالتی در آزمایشگاه و پیش از تولید انبوه، اهمیت ویژهای مییابد. آنچه به عنوان مسئله، پیش روی تحقیق حاضر مطرح است، بررسی تجربیات و روشهای مطالعاتی در دنیا است تا ضمن تعیین پارامترهای مستقیم و تأثیرگذار در این خصوص، مدلی مناسب جهت برآورد عمق شیار در نمونههای آسفالتی، ارائه گردد. مدل ارائه شده، عمق شیارشدگی مخلوطهای آسفالتی گرم را با استفاده از نتایج آزمایش خزش دینامیکی پیشبینی مینماید. اعتبار مدل حاصل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم رقابت استعماری ارزیابی و تایید شده است.
Modeling of Rutting Depth Using Dynamic Creep Test Results
نویسندگان [English]
Hassan Divandari1؛ farhad sadat kholerdi2
1Faculty Member
2Islamic Azad University
چکیده [English]
Pavements are considered as national heritage of every country, and each year a major part of an organizations budget is spent on repairing, upgrading and maintaining them. Providing adequate funding for this purpose is a challenge which managers and decision-makers are facing with. On the other hand, many years are that rutting as one of the most common types of damages created in this type of pavements. These damages are created over time and due to the accumulation of small permanent deformation which is caused by each load. An increase in permanent deformation that leads to an increase in the depth of groove can cause serious problems in the pavement. Thus, estimating the potential of rutting in the asphalt mixtures in laboratory gets a special significance. In this research, by identifying experiences and research methods of the world and after investigating current situation our country, in addition to determining direct influential parameters, a suitable model for estimating the depth of the groove in asphalt will be presented. The proposed model determining the depth of rutting of Hot Mix Asphalt by using dynamic creep test results. Model validation is verified by using the Artificial Neural Network (ANN).