废胎胶粉复合改性高黏沥青复配体系

为研究胶粉复合改性高黏沥青复配体系的显著性影响程度及机理,选择废胎胶粉种类、废胎胶粉掺量、SBS掺量、补强剂掺量、增塑剂掺量5个试验变量制备复合改性高黏沥青。设计五因素四水平正交试验,通过极差分析研究各因素对改性沥青针入度、延度、软化点、黏韧性和60 ℃动力黏度5个技术指标的影响。结果表明：补强剂掺量对针入度影响最大,增塑剂次之;胶粉掺量对60 ℃动力黏度影响最大,与补强剂协同作用于软化点;SBS掺量对延度影响最大;粘韧性无明显规律。综合考虑各因素,得出胶粉合金添加剂的较优制备方案是：选择卡车轮胎胶粉,各物料以质量分数计,废胎胶粉：SBS：补强剂：增塑剂=100:24:10:19。较优制备方案下,通过双螺杆挤出工艺制备胶粉合金高黏添加剂,且掺量为25%时,废胎胶粉复合改性高黏沥青表现出优秀的高低温性能,沥青黏度和路用性能明显提升。     

橡胶沥青的改性机理

针对橡胶沥青改性机理的复杂性,采用扫描电镜、红外光谱、差热分析、微观结构分析、组分分析及胶粉化学分析等方法,研究了橡胶沥青混溶体系的改性机理。结果表明:胶粉溶胀后互相粘连,形成网络结构,基质沥青由匀质体变成了胶粉和沥青构成的两相连续共混结构体系;胶粉与基质沥青间以物理溶胀为主,但存在弱化学反应,且随时间延长,化学反应越明显;溶胀胶粉形成阻尼作用,提高了橡胶沥青粘度;沥青的改性源于溶胀胶粉构成的网络结构和胶粉脱硫降解对沥青组分的改善作用;天然橡胶对沥青的改性效果优于合成橡胶。     

沥青路面最佳预防性养护时机决策模型

为了确定沥青路面预防性养护的最佳养护时机,结合预防性养护措施的特点,分析养护措施实施前后路面性能的衰变特性,定义预防性养护综合效益,确定评价指标的权重,制定合理分析周期,同时采用费用分析法建立了最佳养护时机决策模型。算例计算结果表明:通过对路面评价指标加权计算综合效益,能够突出各项评价指标的作用,客观反映养护对象的特点;根据决策模型建立的4个决策指标(综合效益值、等额年费用值、效益指数和路面服务寿命变化量),可以形成5个决策原则(费用最小原则、最大综合效益原则、最大单位费用效益原则、最长服务年限原则和综合平衡原则),能够同时满足不同决策者的需求,而决策精度取则决于反映路面性能变化数据的完善程度。     

水泥替代矿粉对橡胶沥青混合料性能的影响

为了研究水泥替代矿粉对橡胶沥青混合料性能的影响,通过浸水马歇尔、冻融劈裂、室内车辙、低温弯曲和单轴抗压强度试验,研究了不同水泥掺量替代矿粉对橡胶沥青混合料性能的影响。结果表明:水泥替代矿粉可显著提高橡胶沥青混合料的水稳定性、高温性能和单轴抗压强度,掺加水泥对低温性能影响不显著;掺加2%～4%水泥的橡胶沥青混合料水稳定性效果最佳;掺加4%水泥的橡胶沥青混合料高温稳定性和抗压强度效果明显。综合考虑水泥替代矿粉提高橡胶沥青混合料性能最佳掺量为2%～4%,研究成果为不同地区水泥替代矿粉提高橡胶沥青混合料性能的最佳掺量提供参考。     

混凝土桥面防水层直剪试验

选取3种常见防水卷材，利用LLM测试系统进行混凝土桥面防水层直剪试验。研究了水泥混凝土表面特性、环境温度等因素对3种桥面防水层抗剪强度的影响规律。试验表明：增加水泥混凝土表面粗糙度，有利于提高防水层与桥面的抗剪能力，但在底涂料用量一定的情况下，混凝土表面过于粗糙并不利于提高层间抗剪强度；不同防水卷材的抗剪强度对温度的敏感度不同，APP（无规聚丙烯）防水卷材敏感性最大。通过改变垂直荷载和剪切速率，建立了APP防水卷材抗剪强度变化方程。最后综合考虑温度、垂直荷载、剪切速率等影响因素，计算出了在标准轴载、不同车速作用下60℃时APP防水卷材层间抗剪强度。     

基于有效模量的沥青路面加铺层设计方法

中国沥青路面加铺设计方法单纯采用旧路面的弯沉作为设计指标,无法指导路面病害较为严重时所需要进行的路面加铺设计。参考AASHTO设计方法中旧沥青路面层系数的建议值,根据模量和层系数的关系,确定了半刚性基层沥青路面结构层的有效模量建议值,并结合中国沥青路面设计方法,提出基于结构层有效模量的半刚性基层沥青路面加铺层设计方法。通过沥青路面加铺设计实例,根据路面病害状况确定了各结构层的有效模量,得到加铺层厚度为10cm。结果表明：该方法设计结果与美国AI法结果基本一致,略低于AASHTO设计结果;避免了当路面代表弯沉值较小时,按现行规范无法进行加铺的情况。     

基于强化学习的沥青路面长期性能养护决策方法

针对道路长期性能养护决策中庞大的数据分析问题，将深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)强化学习模型引入到了养护决策分析中，将道路性能的提升及养护资金的有效利用作为机器学习的奖励目标，建立了一套科学有效的沥青路面长期性能养护决策方法，经过与DQN(deep Q-learning network)算法和Q-Learning算法进行对比，DDPG算法所需要的采样数据更少、收敛速度更快，表现更为优异，可有效提升道路服役性能的评估效率，对沥青路面多目标长期养护决策方案的制定起着重要的推动作用。