抗车辙剂增强超薄磨耗层路面材料性能研究

将抗车辙剂PR材料以不同掺量外掺至SMA-10和AC-10两类超薄磨耗层沥青混合料中,对其分别进行了高温稳定性、低温抗开裂性、水稳定性、抗剥落性能和抗滑性能试验研究。研究表明：抗车辙剂能够显著提高超薄磨耗层材料的路用性能,SMA-10沥青混合料的高温稳定性、抗剥落性能和抗滑性能优于AC-10沥青混合料,SMA-10和AC-10沥青混合料超薄磨耗层的最佳PR掺量分别为0.6%和0.4%。     

外掺剂改良再生水泥稳定碎石基层材料试验研究

将再生骨料应用于水泥稳定碎石基层材料是实现矿料资源再生利用的关键举措.分别采用粉煤灰和聚丙烯纤维两种外掺材料,对单掺和复掺制备的再生水泥稳定碎石进行了研究.重点以无侧限抗压强度、劈裂强度、干燥收缩及疲劳寿命为指标,对改良前后水泥稳定碎石材料的性能进行了探索,进而分析不同改良剂材料对水泥稳定碎石材料性能的影响规律.研究结...     

嵌挤式橡胶沥青应力吸收层抗裂性能研究

随着我国公路交通行业的迅猛发展,沥青混凝土路面成为我国主要的路面结构形式。但越来越多的沥青路面半刚性基层在行车荷载和环境等因素的耦合作用下出现了一系列的诸如反射裂缝等病害,从而使路用性能大大降低,增加了养护成本。现有工艺中橡胶沥青应力吸收层可有效减缓反射裂缝等病害的出现,但国内对橡胶沥青应力吸收层的抗裂性能研究较少。因此通过自行设计的将伺服液压试验机、静态电阻应变仪相结合的抗裂试验,分别测试不同橡胶沥青用量下的嵌挤式橡胶沥青应力吸收层的抗裂性能。结果表明:当橡胶沥青的用量为3.0kg/m2～3.2kg/m²时,其性能达到最佳。研究结果可为今后沥青路面的建设和改造提供参考,具有较好的运用前景。     

基于遗传神经网络的再生沥青混合料性能预测研究

以matlab为平台,分别应用BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络对再生沥青混合料的性能进行预测。以旧料掺量、油石比等8个影响因素作为输入层,以动稳定度、残留稳定度等5个性能指标作为输出层,将28组归一化处理后的试验数据进行神经网络的训练、验证和测试。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络预测表现出更加精准的预测效果。将遗传算法优化的BP神经网络应用于工程实践中,再生沥青混合料性能预测可以大大提高试验科学性和预见性。     

混凝土板梁桥典型病害风险矩阵评估及养护策略研究

风险矩阵评估是安全管理领域常用的技术评定方法之一,近年来也逐渐在工程领域得到一定的应用。针对当前混凝土板梁桥技术状况评定中存在不能客观、准确反映病害严重程度的问题,以混凝土板梁桥典型病害为研究对象进行风险矩阵评估,为消除风险矩阵中存在的风险结,引入Borda序值法建立了定性定量综合风险评估模型,在此基础上通过层次分析法(AHP)计算风险因素权重,形成板梁桥典型病害风险评估体系,从而降低了桥梁技术评定过程中主观因素的影响。根据混凝土板梁桥典型病害风险等级状况,从管理评价体系、养护时机选择、养护方案创新角度提出桥梁养护建议,为混凝土板梁桥风险评估与日常养护提供理论依据和指导方向。