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摘 要:针对广东某高速公路的车辙、裂缝、坑槽等病害,设计复拌型就地热再生技术方案进行维修养护。从原材料检测、级配设计及混合料性能验证等方面介绍了再生沥青混合料配合比设计流程,依托该实体工程系统阐述了复拌型就地热再生施工工艺及质量控制措施,结果表明:复拌型就地热再生沥青路面具有良好的高低温性能、水稳定性及抗滑性能,其作为一种新型绿色环保养护手段建议推广应用,本文研究内容可为同类工程应用提供借鉴与参考。 相似文献
997.
沥青是路面工程中常用的筑路材料之一,被广泛应用于中国高速公路和城镇道路中。在路面服役过程中,沥青材料会出现硬化变脆等老化现象,显著影响了路面的运营品质及服役寿命。为了进一步促进道路沥青老化评价方法研究的发展,以宏观性能测试、微观结构探测和数值模拟技术等老化评价方法为脉络,比较了各类评价方法的所属尺度和应用优劣。研究结果表明:现行的沥青热氧老化室内研究方法并不能很好地反映沥青的长期服役耐久性,而紫外老化的室内研究方法更加亟需标准化和规范化;紫外老化和热氧老化的差异在于化学键断裂机制不同,热氧老化主要是由于高温热分解导致化学键断裂,而紫外老化的引发是由于分子内所含的基团吸收了具有能量的紫外线,导致化学键发生断裂;宏观性能测试是构建沥青老化与性能衰退联系的直接研究途径,2类老化类型的宏观性能测试方法和评价指标不能完成等同和替换;荧光显微镜、原子力显微镜、傅里叶红外光谱等微观探测技术能够定性或者定量分析沥青的老化过程和改性剂的老化响应;采用分子动力学模拟和细观力学模型既能继承利用微观研究的精确结论,又可与宏观力学试验建立关联性,对沥青的老化过程进行数值表征,其研究结果能够为其微观演化规律和宏观性能特性提供参考;在实际沥青路面使用中,紫外老化和热氧老化是并行存在的,基于室外沥青路面老化监测的多因素复合老化应是沥青室内老化模拟研究的重点;融合多层次老化评价指标和数值模拟技术,建立多尺度沥青老化动态仿真模拟是沥青材料与数值模拟交叉应用的主要研究方向。 相似文献
998.
为了研究沥青胶结料在恒定低温储存过程中产生的热可逆老化机理,运用调制式差示扫描量热分析(MDSC)和低温红外光谱(LT-FTIR)技术对沥青胶结料热信号与红外光谱的热历史依赖性进行了试验分析,以确定2种不同分子量的线性饱和链烃(C20H42和C32H66)对热可逆老化的贡献。研究结果表明:沥青恒定低温硬化并非所有沥青的固有特性,存在不受恒定低温热历史影响的沥青胶结料;低分子量的饱和长链烷烃(石蜡)因其与沥青具有较好的相容性,会通过扩散的方式随着恒定低温时间的延长逐渐从沥青基体中析出,从而导致沥青的恒温硬化现象;由于高分子量的饱和长链烷烃与研究采用的沥青在相同条件下相容性差,其石蜡与沥青的二相分离结构并没有随着恒定低温时间的延长产生明显的变化。与热分析相比,低温红外光谱技术可在较低的降温速率下直接用于测试固态沥青中的石蜡分子单元而不会产生热滞后效应。石蜡的结晶会导致红外光谱在735~715 cm-1处形成吸收峰,且吸收峰信号随温度降低而增强。沥青中的石蜡初期(0~8 h)析出较快,随着时间延长,析出速率放缓,持续时间可长达72 h。通过试验的直接观测,确定了沥青中低分子量石蜡的持续析出或沉淀是导致所用胶结料热可逆老化的根本原因。 相似文献
999.
动力电池在低温环境中功率特性变差和充放电效率下降是制约电动汽车发展的因素之一。为提升动力电池低温动力性,基于AMESim的1D仿真模型对不同热管理方案下动力电池目标功率的持续时间进行了研究。结果表明,动力电池预加热方案在一定程度上提升了动力电池低温动力性,但是预加热方案不仅受预加热电量来源、动力电池初始SOC以及环境温度的影响,还会在动力电池初始SOC较高时造成电量浪费;动力电池预加热+行驶加热方案不仅能提升动力电池低温动力性,还可以避免动力电池在初始SOC较高时进行预加热造成电量浪费。通过不同热管理方案下动力电池低温动力性的研究,对电动汽车低温行车过程中热管理方案提供一定的指导。 相似文献
1000.
针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。 相似文献