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为研究废旧电池粉末改性沥青的可行性,分别将不同掺量的废旧电池粉末加入70#沥青中,以制备废旧电池粉末改性沥青,并对比基质沥青与SBS改性沥青进行性能评价。借助X射线衍射仪(XRD)、红外光谱仪(FTIR)、扫描电镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)等研究废旧电池粉末改性沥青的化学组成与微观结构,分析废旧电池粉末改性机理;采用三大指标、布氏黏度试验对废旧电池粉末改性沥青的常规性能指标进行测试;通过动态剪切流变仪(DSR)、多重应力蠕变(MSCR)试验评价废旧电池粉末改性沥青的流变特性;利用车辙试验(70℃)与短期老化前后的浸水马歇尔试验分析废旧电池粉末改性沥青混合料的高温稳定性及老化前后的水稳定性。研究结果表明:废旧电池粉末以C为主要成分,并含有极少量金属氧化物,其颗粒表面有较多的褶皱与凹槽;废旧电池粉末改性沥青表面存在蜂巢结构,且随着掺量增加,其粗糙度呈上升趋势,沥青针入度逐渐降低,软化点提升,延度略微降低,黏度逐渐增加;相同温度下,随着掺量增加,废旧电池粉末改性沥青的动态剪切模量G*明显提高且始终高于70#沥青,但略低于SBS改性沥青;废旧电池粉末改性沥青混合料动稳定度与残留稳定度逐渐增大;废旧电池粉末改性沥青的方式属于物理共混,该成分可使沥青的高温性能得到改善,改善程度未及SBS改性沥青,但相差幅度不大;废旧电池粉末改性沥青表面粗糙程度较大,意味着其拥有较大的比表面积,能增强沥青与集料间的黏附能力,从而提高了沥青混合料的高温稳定性与水稳定性。 相似文献
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摇摆构造可限制结构的地震损伤和残余位移,从而提升结构的震后恢复能力。以消能自复位摇摆框架墩结构为研究对象,基于摇摆刚体假定,建立消能自复位摇摆框架墩结构的动力分析模型,并通过试验结果验证了该模型的有效性。模型中采用拉格朗日方程推导出结构的运动学方程,并考虑了桥墩复位碰撞所造成的速度折减以及预应力束和阻尼器的失效。以黄徐路摇摆桥梁结构为工程背景,对消能自复位摇摆框架墩结构进行实例分析、参数分析和易损性分析。实例分析和参数分析结果表明:阻尼器和预应力束的联合应用可减小结构的位移反应,阻尼器刚度的量纲一化参数(ρd)越大则结构减震效果越好,且在脉冲近场地震作用下的减震效果更为明显。针对阻尼器屈服、阻尼器失效、预应力束失效和结构倒塌4个极限状态的易损性分析的结果表明:在E1地震作用下,阻尼器失效、预应力束失效和结构倒塌的发生概率极小;在E2地震作用下,阻尼器极易发生屈服,阻尼器失效和预应力束失效的概率小于20%,结构倒塌的发生概率近乎为0;在脉冲近场地震作用下,ρd增大可降低各极限状态的发生概率,预应力束刚度的增大对各极限状态的发生概率影响较小,预应力束初始应力的增大会增加预应力束失效的发生概率。 相似文献
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ABSTRACTIn this article, we propose a new model called subjective-utility travel time budget (SU-TTB) model to capture travelers' risk-averse route choices. In the travel time budget (TTB) and mean-excess travel time (METT) model, a predefined confidence level is needed to capture the risk-aversion in route choice. Due to the day-to-day route travel time variations, the exact confidence level is hard to be predicted. With the SU-TTB model, we assume travelers' confidence level belongs to an interval that they may comply with in the route choice. The two main components of SU-TTB are the utility function and the TTB model. We can show that the SU-TTB can be reduced to the TTB and METT model with proper utility function for the confidence levels. We can also prove its equivalence with our recently proposed nonlinear-expectation route travel time (NERTT) model in some cases and give some new interpretation on the NERTT with this equivalence. Finally, we formulate the SU-TTB model as a variational inequality (VI) problem to model the risk-averse user equilibrium (RAUE), termed as generalized RAUE (GRAUE). The GRAUE is solved via a heuristic gradient projection algorithm, and the model and solution algorithm are demonstrated with the Braess's traffic network and the Nguyen and Dupuis's traffic network. 相似文献