توسعه مدل‌های پیش‌بینی برای مدول مرکب برشی و زاویه فاز ماستیک اصلاح شده با استایرن بوتادین استایرن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

2 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

3 مدیر واحد تحقیق و توسعه، شرکت نفت پاسارگاد، تهران، ایران

4 کارشناس مسئول واحد تحقیق و توسعه، شرکت نفت پاسارگاد، تهران، ایران

چکیده

پیش‌بینی خصوصیات ویسکوالاستیک ماستیک در مهندسی روسازی از اهمیت بالایی برخوردار است. تاکنون پیش‌بینی خصوصیات ویسکوالاستیک ماستیک با استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین که رابطه ریاضی ارائه می‌دهند مورد توجه قرار نگرفته است. هدف از این تحقیق پر کردن این خلا تحقیقاتی و  توسعه مدلهای پیش‌بینی برای مدول مرکب برشی (G*) و زاویه فاز (δ) ماستیک با قیر اصلاح شده توسط استایرن بوتادین استایرن (SBS) در دمای پایین و متوسط می‌باشد. سه مقدار متفاوت  SBS(2، 4 و 6 درصد) برای اصلاح قیر و چهار درصد مختلف پرشدگی فیلر (10، 18، 25 و 35 درصد) برای ساخت نمونه‌های ماستیک در نظر گرفته شده است. آزمایش رئومتر برشی دینامیکی (DSR) در حالت جاروب فرکانس در 21 فرکانس بارگذاری از 1/0  تا 100 هرتز و در هفت دمای 22-، 16-، 10-، 0، 10، 16 و 22 درجه سانتیگراد انجام شده است. با استفاده از این آزمایش مقدار G* و  δ  قیر پایه، قیر اصلاح شده و همچنین نمونه‌های ماستیک اندازه‌گیری شده است. به عبارت دیگر، از نتایج حاصل از انجام آزمایش جاروب فرکانس به منظور تهییه داده‌های مورد نیاز برای ساخت مدل پیش‌بینی استفاده شده است. از برنامه‌ریزی ژنتیکی چند ژنی برای توسعه مدل پیش‌بینی G* و  δ  ماستیک با در نظر گرفتن متغیرهای ورودی درصد افزودنی، فرکانس، دما، درصد پر شدگی فیلر و G* و  δ  قیر پایه استفاده شده است. در نهایت دو مدل پیش‌بینی مجزا برای G* و  δ  ارایه شده است که بترتیب دارای ضریب تعیین 96/0 و 98/0 می‌باشند. نتایج نشان می‌دهد که برنامه‌ریزی ژنتیکی چند ژنی می‌تواند با دقت بسیار مناسب رفتار ویسکوالاستیک ماستیک را پیش‌بینی نماید. پس از بررسی عملکرد مدل‌ها، با انجام تحلیل حساسیت روی آن‌ها، نشان داده شد که خصوصیات ویسکوالاستیک قیر پایه به عنوان متغیرهای ورودی بیشترین تاثیر را در پیش‌بینی متغیر‌های خروجی دارند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Development of Prediction Models for Complex Shear Modulus and Phase Angle of Asphalt Mastic Modified with Styrene-Butadiene-Styrene

نویسندگان [English]

  • Pouria Hajikarimi 1
  • Mehrdad Ehsani 2
  • Mohammad Rahi 3
  • Sahar Maniei 4
1 Assistant Professor, Department of Civil & Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
2 Ph.D. Student, Department of Civil & Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
3 Director of Department of Research & Development, Pasargad Oil Company, Tehran, Iran.
4 Supervisor of Department of Research & Development, Pasargad Oil Company, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Predicting the viscoelastic properties of asphalt mastic is very important in pavement engineering. Prediction of viscoelastic properties of mastic using machine learning methods resulting in closed form formulation is not considered in the technical literature up to now. This study aims to develop prediction models for complex shear modulus (G*) and phase angle (δ) of modified asphalt mastic with Styrene-Butadiene-Styrene (SBS) at low and medium temperatures. Three different amounts of SBS (2, 4, and 6%) are considered for bitumen modification and four different volume filling rates (10, 18, 25, and 35%) are considered for making asphalt mastic samples. Dynamic Shear Rheometer (DSR) test was performed in frequency sweep mode at 21 loading frequencies from 0.1 to 100 Hz and seven temperatures of -22, -16, -10, 0, 10, 16, and 22 ° C. This test was used to measure the G* and δ of samples of asphalt, modified asphalt, and asphalt mastic. Multi-gene genetic programming has been used to develop the G* and δ asphalt mastic prediction model based on the additive's dosage, loading frequency, temperature, filler volume filling rate, G* and δ of the base asphalt. Finally, two separate prediction models for G* and δ are developed, with a R2 value of 0.96 and 0.98, respectively. The results show that multi-gene genetic programming can accurately predict the viscoelastic behavior of asphalt mastic. After examining the performance of the models, it was shown that the viscoelastic properties of the asphalt have the greatest impact on the prediction of output variables by performing sensitivity analysis on the prediction models.
.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Multi-Gene Genetic Programming
  • Asphalt Mastic
  • Modified Bitumen
  • Viscoelastic
  • SBS
-Aflaki, S., Hajikarimi, P., Fini, E. H., & Zada, B. (2014), "Comparing effects of biobinder with other asphalt modifiers on low-temperature characteristics of asphalt", Journal of Materials in Civil Engineering, 26(3), pp.429-439.
Alkasawneh, W. M., (2007), "Backcalculation of pavement moduli using genetic algorithms University of Akron]".
-Behnood, A., & Gharehveran, M. M., (2019), "Morphology, rheology, and physical properties of polymer-modified asphalt binders", European Polymer Journal, 112, pp.766-791.
-Behnood, A., & Olek, J., (2017), "Rheological properties of asphalt binders modified with styrene-butadiene-styrene (SBS), ground tire rubber (GTR), or polyphosphoric acid (PPA)", Construction and Building Materials, 151, pp.464-478.
-Blott, S. J., Croft, D. J., Pye, K., Saye, S. E., & Wilson, H. E., (2004), "Particle size analysis by laser diffraction", Geological Society, London, Special Publications, 232(1), pp.63-73.
-Brinson, H. F., & Brinson, L. C., (2008), "Polymer engineering science and viscoelasticity", An introduction.
-Chaudhary, M., Saboo, N., Gupta, A., Hofko, B., & Steineder, M., (2020), "Assessing the effect of fillers on LVE properties of asphalt mastics at intermediate temperatures", Materials and Structures, 53(4), pp.1-16.
-Di Benedetto, H., Olard, F., Sauzéat, C., & Delaporte, B., (2004), "Linear viscoelastic behaviour of bituminous materials: From binders to mixes", Road Materials and Pavement Design, 5(sup1), pp.163-202.
-Elhadidy, A. A., Elbeltagi, E. E., & El-Badawy, S. M., (2020), "Network-Based Optimization System for Pavement Maintenance Using a Probabilistic Simulation-Based Genetic Algorithm Approach", Journal of Transportation Engineering, Part B: Pavements, 146(4), 04020069.
-Gandomi, A. H., & Alavi, A. H., (2012), "A new multi-gene genetic programming approach to nonlinear system modeling", Part I: materials and structural engineering problems. Neural Computing and Applications, 21(1), pp.171-187.
-Gandomi, A. H., Yun, G. J., & Alavi, A. H., (2013), "An evolutionary approach for modeling of shear strength of RC deep beams", Materials and Structures, 46(12), pp.2109-2119.
-Ghafari, S., Ehsani, M., & Nejad, F. M., (2022), "Prediction of low-temperature fracture resistance curves of unmodified and crumb rubber modified hot mix asphalt mixtures using a machine learning approach", Construction and Building Materials, 314, 125332.
-Goldberg, D. E., & Holland, J. H., (1988), "Genetic algorithms and machine learning".
-Hajikarimi, P., Fakhari Tehrani, F., Moghadas Nejad, F., Absi, J., Khodaii, A., Rahi, M., & Petit, C., (2019), "Mechanical behavior of
polymer-modified bituminous mastics", II: numerical approach. Journal of Materials in Civil Engineering, 31(1), 04018338.
-Hajikarimi, P., Fakhari Tehrani, F., Moghadas Nejad, F., Absi, J., Rahi, M., Khodaii, A., & Petit, C., (2019), "Mechanical behavior of polymer-modified bituminous mastics. I: Experimental approach", Journal of Materials in Civil Engineering, 31(1), 04018337.
-Hajikarimi, P., & Nejad, F. M., (2021), "Applications of Viscoelasticity: Bituminous Materials Characterization and Modeling", Elsevier.
-Hosseini, A. S., Hajikarimi, P., Gandomi, M., Nejad, F. M., & Gandomi, A. H., (2021), "Genetic programming to formulate viscoelastic behavior of modified asphalt binder. Construction and Building Materials, 286, 122954.
Kim, M., & Buttlar, W. G. (2010). Stiffening mechanisms of asphalt–aggregate mixtures: From binder to mixture", Transportation Research Record, 2181(1), pp.98-108.
-Koza, J. R., & Koza, J. R., (1992), "Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selection (Vol. 1)", MIT press.
-Krishnan, J. M., & Rajagopal, K., (2005), "On the mechanical behavior of asphalt", Mechanics of materials, 37(11), pp.1085-1100.
-Majidifard, H., Jahangiri, B., Buttlar, W. G., & Alavi, A. H., (2019), "New machine learning-based prediction models for fracture energy of asphalt mixtures", Measurement, 135, pp.438-451.
-Majidifard, H., Jahangiri, B., Rath, P., Contreras, L. U., Buttlar, W. G., & Alavi, A. H., (2021), "Developing a prediction model for rutting depth of asphalt mixtures using gene expression programming", Construction and Building Materials, 267, 120543.
-Modarres, A., (2013), "Investigating the toughness and fatigue behavior of conventional and SBS modified asphalt mixes", Construction and Building Materials, 47, pp.218-222.
-Naseri, H., Ehsani, M., Golroo, A., & Moghadas Nejad, F., (2021), "Sustainable pavement maintenance and rehabilitation planning using differential evolutionary programming and coyote optimisation algorithm", International Journal of Pavement Engineering, pp.1-18.
-Naseri, H., Jahanbakhsh, H., Moghadas Nejad, F., & Golroo, A., (2020), "Developing a novel machine learning method to predict the compressive strength of fly ash concrete in different ages", AUT Journal of Civil Engineering, 4(4), pp.3-3.
-Nejad, F. M., Shahabi, M., Rahi, M., Hajikarimi, P., & Kazemifard, S., (2017), "An investigation on the effect of SBS+ vacuum bottoms residue modification on rheological characteristics of asphalt binder", Petroleum Science and Technology, 35(22), pp.2115-2120.
-Pattanaik, M. L., Choudhary, R., & Kumar, B., (2020), "Prediction of frictional characteristics of bituminous mixes using group method of data handling and multigene symbolic genetic programming", Engineering with Computers, 36(4), pp.1875-1888.
-Qi, C., Tang, X., Dong, X., Chen, Q., Fourie, A., & Liu, E., (2019), "Towards Intelligent Mining for Backfill: A genetic programming-based method for strength forecasting of cemented paste backfill", Minerals Engineering, 133, pp.69-79.
-Safak, V., (2020), "Min-Mid-Max Scaling, Limits of Agreement, and Agreement Score", arXiv preprint arXiv:2006.12904.
-Shafabakhsh, G., & Tanakizadeh, A., (2016), "Development of Asphalt Concrete Stiffness Modulus Prediction Models Using Genetic Programming".
-Tehrani, F. F., Absi, J., Allou, F., & Petit, C. (2013), "Heterogeneous numerical modeling of asphalt concrete through use of a biphasic approach: Porous matrix/inclusions", Computational Materials Science, 69, pp.186-196.
-Yildirim, Y., (2007), "Polymer modified asphalt binders", Construction and Building Materials, 21(1), pp.66-72.
-Yusoff, N. I. M., Shaw, M. T., & Airey, G. D., (2011), "Modelling the linear viscoelastic rheological properties of bituminous binders", Construction and Building Materials, 25(5), pp.2171-2189.