جاده

جاده

حداقل‌سازی مقدار قیر بکار رفته در مخلوط آسفالت به کمک مدل شبیه سازی- بهینه سازی با استفاده از LINGO

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی عمران، واحد سوادکوه، دانشگاه آزاد اسلامی، سوادکوه، ایران
2 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه علم و فناوری مازندران، بهشهر، ایران
3 استادیار، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه شمال، آمل، ایران
4 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی عمران، واحد آیت الله آملی، دانشگاه آزاد اسلامی، آمل، ایران
چکیده
از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که در طرح اختلاط آسفالت مورد توجه قرارمی‌گیرد، مقاومت مارشال آسفالت می‌باشد. پایین بودن مقدار مقاومت مارشال آسفالت باعث پایین آمدن کارایی آن و ایجاد مشکلاتی از جمله خستگی و ترک‌ها می‌شود. با توجه به تاثیر زیاد مقدار قیر در مقاومت فشاری آسفالت و هزینه بالای آن، هدف اصلی از طرح مخلوط آسفالت های گرم، انتخاب بهینه ترین مقدار قیر است؛ به طوری که بتواند مشخصات فنی بتن آسفالتی را در حدود مشخص حفظ کند. با توجه به هزینه‌های سنگین آسفالت و نگهداری آن، ضرورت استفاده از روش‌های جدید و پیشرفته‌تر در طرح و کنترل کیفی آسفالت روز به روز محسوس‌تر می‌شود. در این تحقیق، در ابتدا اطلاعات 160 نمونه آزمایشگاهی بتن آسفالتی از آزمایشگاه مکانیک خاک استان مازندران تهیه شد و سپس بوسیله شبکه عصبی مصنوعی، مقاومت فشاری آسفالت با دقت خوب مدلسازی شد. در ادامه، مقدار قیر بهینه برای 4 حالت مختلف سنگدانه با کمک نرم افزار بهینه سازی LINGO بدست آمد. نتایج نشان دادند که دانه بندی مناسب تاثیری زیادی در پایین آمدن مقدار قیر مصرفی و در نتیجه، کاهش هزینه آسفالت دارد.
کلیدواژه‌ها

-رمضانپور ن، گوران اوریمی م. (1389). پیش­بینی مقاومت فشاری آسفالت و بررسی تاثیر تغییرات میزان فیلر، درصد قیر مصرفی، درصد جذب قیر مصالح و درصد شکستگی مصالح در مقاومت فشاری آسفالت با استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی. اولین کنفرانس  منطقه­ای مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد قائمشهر.
-فخری، منصور و غنی زاده، علیرضا  (1385). تعیین درصد بهینه قیر در روش طرح اختلاط مارشال با استفاده از یک مدل برنامه­ریزی خطی. پژوهشنامه حمل و نقل، سال سوم، شماره چهارم، 314-305.
-Amouzadeh Omrani, M. (2023). Laboratory comparison of mechanical properties of emulsified cold recycled asphalt containing cement kiln dust and steel slag with recycled asphalt containing cement. Journal of Transportation Infrastructure Engineering, 9(3), 57-79.
-AmouzadehOmrani, M., Hadizadeh, E., & Hajimirzajan, A. (2024). Investigating the causes and factors of railway accidents caused by the escape of a train carrying dangerous goods and its role in the Khayyam station accident. Road, 32(118), 75-90.
-Baghaee Moghaddam T. Soltani M. Karim MR, Shamshirband S, Petkovic D, Baaj H. (2015). Estimation of the rutting performance of Polyethylene Terephthalate modified asphalt mixtures by adaptive neuro-fuzzy methodology. Construction and Building Materials, 96, 550–555.
-Berthelot C. Crockford B. Lytton R. (1999). Comparison of Alternative Test Methods for Predicting Asphalt Concrete Rut Performance. 44th Annual Conference Canadian Technical Asphalt Association Proceedings. Canada,
405-434.
-Cao, P. Jin F. Zhou C. Feng D. Song W. (2016). Steady-state dynamic method: An efficient and effective way to predict dynamic modulus of asphalt concrete. Construction and Building Materials, 111, 54–62.
-Garson, G.D. (1991). Interpreting neural-networks connection weight, AI Expert, 6(7), 47-51.
-Karlaftis AG, Badr A. (2015). Predicting asphalt pavement crack initiation following rehabilitation treatments. Transportation Research Part C.
-Mirzahosseini MR, Aghaeifar A. Alavi AH. Gandomi AH, Seyednour R. (2011). Permanent Ogundipe OM. 2016. Marshall Stability and flow of lime-modified asphalt concrete. Transportation Research Procedia, 14, 685-693.
-Ozgan E, Saruhan H. (2010). Modeling of asphalt concrete via simulated annealing. Advances in Engineering Software, 41,
680-683.
-Ozgan H. (2011). Artificial neural network based modelling of the Marshall Stability of asphalt concrete. Expert Systems with Applications, 38, 6025–6030.
-Ozsahin TS, Oruc S. (2008). Neural network model for resilient modulus of emulsified asphalt mixtures. Construct Build Mater. 22, 1436–1445.
-Pourtahmasb MS, Karim MR, Shamshirband S. (2015). Resilient modulus prediction of asphalt mixtures containing Recycled Concrete Aggregate using an adaptive neuro-fuzzy methodology. Construction and Building Materials, 82, 257–263.
-Shafabakhsh, G. A., Ani, O. J., & Talebsafa, M. (2015). Artificial neural network modeling (ANN) for predicting rutting performance of nano-modified hot-mix asphalt mixtures containing steel slag aggregates. Construction and Building Materials, 85, 136-143.
-Soltani M, Baghaee Moghaddam T, Karim MR, Shamshirband S. Sudheer C. (2015). Stiffness performance of polyethylene terephthalate modified asphalt mixtures estimation using support vector machine-firefly algorithm. Measurement, 63, 232–239.
-Tigdemir MS, Kalyoncuoglu F, Kalyoncuoglu UY. 2004. Application of ultrasonic method in asphalt concrete testing for fatigue life estimation. NDT&E Inernational, 8(7), 597–602.
-Yu B, Gu. X. Ni F, Guo R. (2015). Multi-objective optimization for asphalt pavement maintenance plans at project level: Integrating performance, cost and environment. Transportation Research Part D, 41, 64–74.
-Zavrtanik N. Prosen J. Tušar M. Turk G. (2016). The use of artificial neural networks for modeling air void content in aggregate mixture. Automation in Construction, 63, 155–161.