Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Service life of an asphalt mixture is significantly affected by the bitumen, whose properties are prone to change due to aging. The presented research was focused on the effect of synthetic wax and surface-active agent on the aging of 50/70 bitumen. Synthetic wax was added to the bitumen to reach the content levels of 1.0%, 1.5%, 2.0% and 2.5% (by mass); surface-active agent was added at the content levels of 0.2%, 0.4% and 0.6% (by mass). The influence of the two additives was investigated both before and after the foaming process. The analyzed parameters included the change in penetration at 25°C, softening point and Fraass breaking point after shortterm (technological) and long-term (in-service) aging. Low-temperature parameters of the binder (stiffness modulus and creep slope) were also determined. Significant influence of additives on the aging process of the 50/70 bitumen was noted; however, its intensity varied. The disadvantageous influence on aging was more pronounced for synthetic wax than for surface-active agent. Addition of synthetic wax to the 50/70 bitumen before foaming affected the foaming process characteristics more intensively than the addition of surface-active agent. Similar relationships were noted in the case of binder low-temperature properties.
PL
Istotny wpływ na trwałość mieszanki mineralno-asfaltowej ma asfalt, którego właściwości w wyniku starzenia ulegają zmianie. Wykonano badania wpływu wosku syntetycznego i środka powierzchniowo czynnego na starzenie asfaltu 50/70. Wosk syntetyczny dozowano w ilości 1,0%, 1,5%, 2,0% i 2,5% (m/m), a środek powierzchniowo czynny w ilości 0,2%, 0,4% i 0,6% (m/m) w stosunku do lepiszcza. Badano wpływ dodatków na lepiszcze przed procesem spieniania oraz po nim. Analizowano zmianę penetracji w 25°C, temperatury mięknienia i temperatury Fraassa lepiszcza po starzeniu technologicznym i eksploatacyjnym. Oznaczono parametry niskotemperaturowe lepiszcza: moduł sztywności i szybkość pełzania. Stwierdzono istotny wpływ dodatków na proces starzenia asfaltu 50/70, chociaż ich intensywność oddziaływania jest zróżnicowana. Bardziej niekorzystnie na starzenie wpływa wosk syntetyczny niż środek powierzchniowo czynny. Zastosowanie wosku syntetycznego do asfaltu 50/70 przed jego spienianiem wpływa w sposób bardziej intensywny na charakterystyki spieniania niż w przypadku stosowania środka powierzchniowo czynnego. Podobna zależność występuje w przypadku jego oddziaływania na parametry niskotemperaturowe lepiszcza.
EN
In research, there is a growing interest in using artificial intelligence to find solutions to difficult scientific problems. In this paper, a deep learning algorithm has been applied using images of samples of materials used for road surfaces. The photographs showed cross-sections of random samples taken with a CT scanner. Historical samples were used for the analysis, located in a database collecting information over many years. The deep learning analysis was performed using some elements of the VGG16 network architecture and implemented using the R language. The learning and training data were augmented and cross-validated. This resulted in the high level of 96.4% quality identification of the sample type and its selected structural features. The photographs in the identification set were correctly identified in terms of structure, mix type and grain size. The trained model identified samples in the domain of the dataset used for training in a very good way. As a result, in the future such a methodology may facilitate the identification of the type of mixture, its basic properties and defects.
PL
W badaniach naukowych obserwuje się coraz większe zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji do poszukiwania rozwiązań trudnych problemów naukowych. W niniejszym artykule został zastosowany algorytm głębokiego uczenia z użyciem obrazów próbek materiałów wykorzystywanych do budowy nawierzchni drogowych. Fotografie przedstawiały przekroje losowych próbek wykonane za pomocą tomografu komputerowego. Do analizy wykorzystano próbki historyczne, znajdujące się w bazie danych zbierającej informacje z wielu lat. Analizę głębokiego uczenia wykonano przy użyciu niektórych elementów architektury sieci VGG16 i zaimplementowano, stosując język R. Dane uczące oraz treningowe poddano augmentacji oraz walidacji krzyżowej. W rezultacie uzyskano wysoki poziom 96,4% jakości identyfikacji rodzaju próbki oraz jej wybranych cech strukturalnych. Fotografie w zbiorze identyfikacyjnym zostały poprawnie zidentyfikowane pod względem struktury, typu mieszanki oraz uziarnienia. Wytrenowany model w bardzo dobry sposób zidentyfikował próbki w obszarze dziedziny trenowanego zbioru danych. W rezultacie taka metodyka może w przyszłości ułatwić identyfikację rodzaju mieszanki, jej podstawowych właściwości oraz defektów.
EN
The work has investigated the actual mechanism of the adhesion between successive asphalt layers, taking into account the macrostructure of the pavement layers, which are made of heterogeneous materials. The interaction between the joined layers was determined by applying a cohesion contact model. The parameters of the model were identified using the results obtained in the course of the actual Leutner tests. The heterogeneity of the structure was mapped based on a digital image of a tomographic cross-section. The separation of the materials included in the individual layers was performed with the use of a script in the MatLab program. Thanks to this, the batch file for the Abaqus program was prepared thoroughly. As a result, it was possible to map as closely as possible the profile of the deformation caused by the loss of the interlayer adhesion. Based on the data analysis, it was found that in the layer of the base course constructed from cold-applied recycled materials, the loss of interlayer adhesion is related to the state of non-linear mastic deformation. As a consequence, it was found that large deformations in the mastic structure would cause losses of aggregate grains in the recycled layer. In addition, a large horizontal displacement within the layer of the base course made of recycled material is one of the likely causes of edge fractures in the road structure.
PL
W pracy został rozpoznany rzeczywisty mechanizm pracy połączenia między warstwami asfaltowymi uwzględniający makrostrukturę warstw nawierzchni, które są w istocie rzeczy materiałami niejednorodnymi. Interakcję pomiędzy łączonymi warstwami określono poprzez zastosowanie modelu kohezyjnego. Jego parametry zostały zidentyfikowane przy wykorzystaniu wyników pochodzących z rzeczywistych badań Leutnera. Niejednorodność struktury odwzorowano na podstawie cyfrowego obrazu przekroju tomograficznego. Separacja materiałów wchodzących w skład poszczególnych warstw została wykonana z wykorzystaniem skryptu w programie MatLab. Dzięki temu w sposób kompleksowy został przygotowany plik wsadowy do programu Abaqus. W rezultacie udało się odwzorować możliwie najwierniej stan odkształcenia, jaki powstaje w wyniku utraty sczepności międzywarstwowej. Na podstawie analizy danych stwierdzono, że w warstwie recyklowanej podbudowy w technologii na zimno utrata sczepności międzywarstwowej jest sprzężona z nieliniowym stanem odkształcenia w mastyksie. W konsekwencji stwierdzono, że duże odkształcenia w mastyksie spowodują w warstwie recyklowanej ubytki ziarn kruszywa. Ponadto duże przemieszczenia poziome w warstwie recyklowanej podbudowy są jedną z prawdopodobnych przyczyn odłamania krawędzi w konstrukcji drogi.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.