面层沥青混合料抗压回弹模量的取值
长安大学 特殊地区公路工程教育部重点实验室, 陕西 西安 710064
Value of compressive resilient modulus of asphalt mixture in surface layer
Key Laboratory for Special Area Highway Engineering of Ministry of Education, Chang′an University, Xi′an, Shaanxi 710064, China
摘要 基于沥青混合料抗压回弹模量的大小与材料的力学性能密切相关,通过收集既有的沥青混合料抗压回弹模量的数据,建立了沥青混合料抗压回弹模量的数据库,运用正态分布方法,得到了不同条件下的沥青混合料抗压回弹模量代表值.研究结果表明:沥青混合料抗压回弹模量与沥青的类型、温度条件、沥青质量分数之间的变化关系基本符合既有的研究结果,对大数据进行数学处理,获得的代表值具有较好的代表性;利用数学回归方法,建立不同条件下的沥青混合料抗压回弹模量预测方程,经过验证,所建立的沥青混合料抗压回弹模量对数模型具有较高的拟合精度与再现性.
关键词 :
沥青混合料 ,
抗压回弹模量 ,
温度 ,
材料参数 ,
预测模型
Abstract :The value of compressive resilient modulus of asphalt mixture is closely related to the material mechanics performance. The database of modulus was established by collecting the existed module data. Using normal distribution method, the modulus representative value was obtained under different condition. The comparative analysis results show that the change relationship among asphalt type, temperature and asphalt content representative value is basically in line with the existing research conclusions, and the representative value has good veracity and representation. The modulus prediction equation was achieved by fitting regression method. The verifying result shows that the established polynomial curve built has high fitting accuracy and reproducibility.
Key words :
asphalt mixture
compressive resilient modulus
temperature
material parameter
prediction model
基金资助: 国家科技支撑计划项目(2014BAG05B04); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310821175012)
作者简介 : 周雪艳(1991—),女,甘肃会宁人,博士研究生(xueyan0229@163.com),主要从事路面结构与材料研究.
马骉(1972—),男,甘肃会宁人,教授,博士生导师(mb@gl.chd.edu.cn),主要从事路面结构与材料研究.
引用本文:
周雪艳, 马骉, 田宇翔, 王小庆. 面层沥青混合料抗压回弹模量的取值[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2017, 38(5): 615-620.
ZHOU Xue-Yan, MA Biao, TIAN Yu-Xiang, WANG Xiao-Qing. Value of compressive resilient modulus of asphalt mixture in surface layer[J]. Journal of Jiangsu University(Natural Science Eidtion)
, 2017, 38(5): 615-620.
链接本文:
http://zzs.ujs.edu.cn/xbzkb/CN/10.3969/j.issn.1671-7775.2017.05.019 或 http://zzs.ujs.edu.cn/xbzkb/CN/Y2017/V38/I5/615
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