پژوهشنامه حمل و نقل

پژوهشنامه حمل و نقل

پیش‌بینی مقاومت فشاری و تحلیل اهمیت پارامترهای طرح اختلاط و ساخت در مخلوط‌های اساس تثبیت‌شده با سیمان حاوی خرده مصالح آسفالتی با استفاده از یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استادیار، مرکز تحقیقات راه، مسکن و شهرسازی، تهران، ایران
چکیده
در این پژوهش، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، مقاومت فشاری محدود نشده مخلوط‌های اساس تثبیت‌شده با سیمان حاوی 100٪ خرده مصالح آسفالتی (RAP) مورد پیش‌بینی و تحلیل قرار گرفت. بدین منظور، پایگاه داده‌ای حاصل از یک برنامه گسترده آزمایشگاهی شامل 540 نمونه فشاری در سنین مختلف عمل‌آوری تهیه شد. نمونه‌ها در سه درصد مختلف سیمان (4، 5 و 6 درصد) و سه درصد آب (5/5، 6/5 و 7/5 درصد) و با استفاده از دو روش تراکم مطابق استانداردهای ASTM D1557 و ASTM D558 ساخته شدند. همچنین، به‌منظور بهبود عملکرد مکانیکی مخلوط‌ها، از افزودنی پلیمری-معدنی نیکوفلاک به میزان 10 درصد وزنی سیمان استفاده گردید. در ادامه، عملکرد الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین شامل جنگل تصادفی، رگرسیون خطی، رگرسیون بردار پشتیبان، نزدیک‌ترین همسایه، پرسپترون چندلایه و توجه به خود در پیش‌بینی مقاومت فشاری محدود نشده مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین قادرند مقاومت فشاری را با دقت قابل قبولی پیش‌بینی نمایند، به‌گونه‌ای که مقادیر پیش‌بینی‌شده انطباق مناسبی با داده‌های واقعی آزمایشگاهی داشتند. همچنین، با استفاده از روشهای تحلیل اهمیت ویژگی‌ها همچون شاپ، اهمیت جایگشتی و گرادینت بوستینگ میزان تأثیر پارامترهای مختلف طرح اختلاط و ساخت بر مقاومت فشاری تعیین گردید. نتایج بیانگر آن بود که مدت زمان عمل‌آوری بیشترین تأثیر را بر مقاومت فشاری مخلوط‌ها داشته و درصد سیمان با فاصله در رتبه دوم تأثیرگذاری قرار دارد و سایر پارامترها از جمله استفاده از افزودنی، درصد رطوبت و روش تراکم به ترتیب در رتبه های بعدی اهمیت بودند. یادگیری ماشینی نه تنها می‌تواند پیش‌بینی UCS دقیقی ارائه دهد، بلکه می‌تواند تفسیر قابل اعتمادی از عوامل حاکم بر عملکرد مکانیکی مخلوط‌های RAP عمل‌آوری شده با سیمان نیز ارائه دهد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Machine Learning-Based Prediction of Unconfined Compressive Strength and Feature Importance Analysis of Mixture Design and Construction Parameters in Cement-Treated Base Mixtures Containing Reclaimed Asphalt Pavement

نویسنده English

Seyed Mohammad Mansoorzadeh
Assistant Professor, Road, Housing and Urban Development Research Center, Tehran, Iran.
چکیده English

In this study, machine learning techniques were employed to predict and analyze the unconfined compressive strength (UCS) of cement-treated base (CTB) mixtures containing 100% reclaimed asphalt pavement (RAP). A comprehensive experimental database comprising 540 UCS specimens with different curing ages was established. The specimens were prepared using three cement contents (4%, 5%, and 6%), three moisture contents (5.5%, 6.5%, and 7.5%), and two compaction methods in accordance with ASTM D1557 and ASTM D558. In addition, a polymer–mineral additive (Nicoflok) was incorporated at 10% of the cement weight to enhance the mechanical performance of the mixtures. The predictive performance of several machine learning algorithms, including Random Forest (RF), Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR), K-Nearest Neighbors (KNN), Multi-Layer Perceptron (MLP), and Self-Attention-enhanced MLP, was evaluated for UCS prediction. The results demonstrated that the developed machine learning models were capable of predicting UCS with satisfactory accuracy, and the predicted values exhibited good agreement with the experimental measurements. Furthermore, the effects of the mixture design and construction variables on UCS were investigated using three feature importance analysis techniques, namely SHAP, Permutation Importance, and Gradient Boosting Feature Importance. The results consistently identified curing age as the most influential parameter affecting UCS, followed by cement content, while the presence of the additive, moisture content, and compaction method ranked as the third, fourth, and fifth most influential factors, respectively. Unlike many previous studies that primarily focused on UCS prediction, this study also provides a comprehensive interpretation of the relative importance of the input variables using three complementary feature importance techniques. The consistent ranking of the input variables obtained from these methods further confirms the robustness and reliability of the proposed machine learning framework for both prediction and interpretation of UCS behavior in cement-treated RAP mixtures.

کلیدواژه‌ها English

Reclaimed asphalt pavement (RAP)
Cement-treated base mixtures containing 100% RAP
Unconfined compressive strength
Nicoflok mineral polymer
Machine learning method
-منصورزاده، سید محمد (1402). رفتار دینامیکی و مونوتونیک پساسیکلی مصالح تراشه آسفالت (RAP) به‌عنوان لایه اساس روسازی، رساله دکتری، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران.
-Abdullah, G.M.S., Ahmad, M., Babur, M., (2024). Boosting-based ensemble machine learning models for predicting unconfined compressive strength of geopolymer stabilized clayey soil. Sci Rep 14, 2323. doi.org/10.1038/s41598-024-52825-7
-Aljanabi, K.R.M., Salih, N.B., (2023). Using Artificial Neural Networks to predict the Unconfined Compressive Strength of Clayey Soils Stabilized by Various Stabilization Agents. KSCE J Civ Eng 27, 3720–3728.
-Chhabra, R. S., Mahadeva, R., & Ransinchung R.N., G. D., (2024). Unconfined compressive strength prediction of recycled cement-treated base mixes using soft computing techniques. Road Materials and Pavement Design25(2), 423–437. doi.org/10.1080/14680629.2023.2199889
-Chhabra, R.S., Ransinchung, G.D.R.N., and Islam, S.S., (2021). Performance analysis of cement treated base layer by incorporating reclaimed asphalt pavement material and chemical stabilizer. Construction and Building Materials, 298.
-Fedrigo W., Núñez WP., Castañeda López MA., Kleinert TR., Ceratti JAP., (2018). A study on the resilient modulus of cement-treated mixtures of RAP and aggregates using indirect tensile, triaxial and flexural tests. Constr. Build. Mater. 171,
161–169.
-Hanandeh, S., Ardah, A., Abu-Farsakh, M., (2020). Using artificial neural network and genetics algorithm to estimate the resilient modulus for stabilized subgrade and propose new empirical formula. Transp. Geotech 24.
doi: 10.1016/j.trgeo.2020.100358
-Hoque, M. I., Hasan, M., Islam, M. S., Houda, M., Abdallah, M., & Sobuz, M. H. R., (2023). Machine learning methods to predict and analyse unconfined compressive strength of stabilised soft soil with polypropylene columns. Cogent Engineering, 10(1), 2220492.
-Lundberg, S. M., Lee, S. I., (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
-Mansoorzadeh, S. M., Mahboubi Ardakani, A. R., & Aghaei Araei, A. (2026). Evaluating the mechanical performance and durability of cement-treated base mixtures containing 100% Reclaimed Asphalt Pavement. Road Materials and Pavement Design27(1), 240–266.
doi.org/10.1080/14680629.2025.2486532
-Ngo, A. Q., Nguyen, L. Q., & Tran, V. Q., (2023). Developing interpretable machine learning-Shapley additive explanations model for unconfined compressive strength of cohesive soils stabilized with geopolymer. Plos One, 18(6), e0286950.
-Ngo, H. T. T., Pham, T. A., Vu, H. L. T., & Giap, L. V., (2021). Application of artificial intelligence to determined unconfined compressive strength of cement-stabilized soil in Vietnam. Applied Sciences, 11(4), 1949.
-Suebsuk, J., Kampala, A., Waiyakorn, P., Suksiripattanapong, C., Chindaprasirt, P., (2023). Variations in strength and stiffness of cement-stabilized reclaimed asphalt pavement and marginal lateritic soil blends in tropical climate. Construction and Building Materials 409: 134062. doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.134062
-Suddeepong A., Intra A., Horpibulsuk S., Suksiripattanapong C., Arulrajah A., Shen J.S., (2018). Durability against wettingdrying cycles for cement-stabilized reclaimed asphalt pavement blended with crushed rock. Soils Found. 58, 333–343.
 doi:10.1016/j.sandf.2018.02.017
-Tabarsa, A., Latifi, N., Osouli, A., Bagheri, Y., (2021). Unconfined compressive strength prediction of soils stabilized using artificial neural networks and support vector machines. Frontiers of Structural and Civil Engineering 15:520-536,
doi:10.1007/s11709-021-0689-9
-Taha, O.M.E., Majeed, Z.H., Ahmed, S.M., (2018). Artificial neural network prediction models for maximum dry density and optimum moisture content of stabilized soils. Transportation Infrastructure Geotechnology5:146-168.
 doi: 10.1007/s40515-018-0053-2
-Tran, V. Q., (2023). Selection of single machine learning model for designing compressive strength of stabilized soil containing lime, cement and bitumen. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 45(1), 239-256.
-Xiong, Z., Wei, W., Liu, F., Cui, C., Li, L., Zou, R., Zeng, Y., (2021). Bond behaviour of recycled aggregate concrete with basalt fibre-reinforced polymer bars. Composite Structures, 256, 113078.
-Yuan, D., Nazarian, S., Hoyos, L.R., Puppala, A.J., (2010). Cement treated RAP mixes for roadway bases. Center for Transportation Research Systems, The University of Texas at El Paso, Department of Civil Engineering, The University of Texas at Arlington, Texas.