SBS含量对沥青老化性能的影响

为提高苯乙烯-丁二烯-苯乙烯（SBS)改性沥青的路用性能，延长路面使用寿命，通过物理指标试验、流变测试、傅里叶红外光谱法和凝胶色谱法（GPC）对比分析不同含量SBS改性沥青老化前后的性能差异，探究SBS含量对沥青老化性能的影响. 结果表明：短期老化后，随着SBS含量的增加，沥青粘度和复数模量增大，针入度减小，延度迅速下降，沥青显示出脆性；改性剂发生降解，GPC图谱中改性沥青SBS特征峰峰面积均有所减小；改性沥青的红外光谱图在1696cm^-1（C=O伸缩振动）处出现新的特征吸收峰. 长期老化后，改性沥青中大分子物质几乎完全降解，SBS特征峰均消失；红外光谱图中1696cm^-1处吸收峰强度加强，丁二烯指数（BI）减小一半；随着SBS含量的增加，羰基指数和亚砜基指数变化不大，而BI指数持续增加,并与SBS含量呈现良好的线性关系.     

基于机器学习的改性沥青黏弹性预测

为利用机器学习方法预测改性沥青黏弹性，分析不同预测模型适用性和预测精度，测试了胶粉（CR）改性沥青、SBS改性沥青和废旧塑料（PE）改性沥青不同温度和频率下的复数模量.选择人工神经网络（ANN）、稳健线性回归（RLR）、线性支持向量回归（LSVR）、决策树回归（DTR）、高斯回归（GPR）和集成回归（ER）6种机器学习方法预测三种改性沥青复数模量.结果表明：预测结果散点图中，ANN和ER模型预测精度最高，DTR模型次之且存在数据聚类.6种预测模型预测结果的相关系数均大于0.9，纳什效率系数均大于0.85.不同预测模型在PE改性沥青中预测精度最高，SBS改性沥青次之.根据三种改性沥青复数模量预测结果的相关系数、相对均方根误差、分散指数、相对误差和纳什效率系数五个统计参数的平均值，6种预测模型预测精度从高到低依次为ER、ANN、DTR、GPR、LSVR和RLR.     

再生SBS改性沥青疲劳特性研究

针对再生苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(SBS)改性沥青疲劳特性恢复程度的问题,采用动态剪切流变仪(DSR),对老化SBS改性沥青、新SBS改性沥青和再生SBS改性沥青进行了重复加载试验.以Nf50、衰减百分率D分析了新SBS改性沥青针入度等级、旧SBS改性沥青掺量和老化程度对再生SBS改性沥青疲劳寿命的影响,并进行了相关性分析.试验结果表明:与新SBS改性沥青针入度等级、旧SBS改性沥青老化程度相比,旧SBS改性沥青掺量是影响再生SBS改性沥青疲劳寿命的显著性因素.在旧SBS改性沥青掺量达到35％及以上时,再生SBS改性沥青的疲劳寿命恢复效果较差.再生SBS改性沥青疲劳寿命与沥青的弹性恢复关联性最强,其次是软化点.而沥青针入度、延度与疲劳性能的关联性较弱,推荐将弹性恢复指标作为筛选SBS改性新沥青以及评价再生SBS改性沥青疲劳性能的辨识性指标.添加再生剂对疲劳性能改善的作用较小,建议再生改性疲劳性能恢复采取补充SBS改性剂等措施.