Dự báo phân bố nhiệt độ lớp móng cấp phối đá dăm gia cố xi măng có xét đến ảnh hưởng của cốt liệu cao su và chiều dày tầng mặt bê tông nhựa

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Hồng Hải Nguyễn, Quang Phúc Nguyễn, Ngọc Phương Phạm, Thị Thu Thảo Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 666.8 Synthetic and artificial minerals and building materials

Thông tin xuất bản: Khoa học Giao thông vận tải, 2023

Mô tả vật lý: 1002-1016

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 502474

Nghiên cứu phân bố nhiệt độ trong lớp cấp phối đá dăm gia cố xi măng (CPĐD GCXM) trong quá trình khai thác rất có ý nghĩa cho việc phân tích các ứng xử của kết cấu mặt đường trong điều kiện làm việc thực tế. Bài báo trình bày kết quả mô phỏng số phân bố nhiệt độ trong lớp móng CPĐD GCXM có đá dăm cỡ hạt 0,425 mm đến 9,5 mm được thay thế bằng cao su phế thải có cỡ hạt 3mm đến 6mm theo các phần trăm thể tích 0%, 5%, 10% và 20% ứng với chiều dày lớp bê tông nhựa thay đổi lần lượt 6cm, 8cm, 10cm, 12cm, 14cm, 16cm, 18cm và 20cm. Kết quả nghiên cứu cho thấy biên độ dao động nhiệt độ trong CPĐD GCXM có sử dụng cao su phế thải giảm đáng kể, lên đến trên 30% so với CPĐD GCXM đối chứng. Ngoài ra, nghiên cứu đã phát triển mô hình mạng nơron nhân tạo để dự báo nhiệt độ trong lớp CPĐD GCXM có xét đến ảnh hưởng của chiều dày tầng mặt bê tông nhựa và hàm lượng cao su phế thải thay thế cốt liệu đá dăm. Mô hình có kết quả dự báo rất khả quan với sai số giữa nhiệt độ dự báo và mô phỏng số rất nhỏ RMSE=0,25oC và hệ số xác định rất cao R2=0,9939.Studying the temperature distribution in cement-treated bases (CTB) during the operational phase is significant for analyzing the behavior of pavement structures under actual working conditions. The paper presents numerical simulation-based outcomes of temperature distribution in CTB, in which rubber aggregates with sizes ranging from 3 mm to 6 mm were used to replace the conventional aggregates sized 0.425 mm to 9.5 mm at varying volume percentages of 0%, 5%, 10%, and 20%. Furthermore, the effect of asphalt layer thickness variations of 6 cm, 8 cm, 10 cm, 12 cm, 14 cm, 16 cm, 18 cm, and 20 cm on such temperature distribution are explored. The findings demonstrate a substantial reduction in temperature fluctuation amplitude within CTB incorporating rubber aggregates, surpassing 30% compared to the control CTB. Furthermore, an Artificial Neural Network model is developed to predict the temperature in the CTB, considering the influence of asphalt layer thickness and the partial substitution of graded aggregates with waste rubber. The model exhibits promising prediction results, with the minimal deviation between the predicted and simulated temperatures, as achieved by a low root mean square error (RMSE) of 0.25°C and a high coefficient of determination (R2) of 0.9939.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH