Weave-UNISONO 2022-2025
Tytuł:
„Zaawansowane metody oceny i analizy zagadnienia zmęczenia mieszanek mineralno-asfaltowych”
Numer projektu:
2021/03/Y/ST8/00079
Strona WWW projektu:
https://www.il.pw.edu.pl/en/projects/weave2021/
Opis:
W ciągu ostatnich dziesięcioleci inżynieria drogowa, zwłaszcza w zakresie materiałów asfaltowych, poczyniła znaczne postępy we wdrażaniu nowych materiałów i technologii lub dążenia do stosowaniu bardziej efektywnego materiałowo projektowania nawierzchni w myśl zasad zrównoważonego rozwoju. Nowoczesne nawierzchnie drogowe złożone z wielu asfaltowych warstw konstrukcyjnych są obecnie znacznie trwalsze i zdolne do przenoszenia wzrastającego natężenia ruchu oraz dużych obciążeń od pojazdów kołowych.
Do mieszanek mineralno-asfaltowych powszechnie stosuje się lepiszcza asfaltowych, które są złożonym, organicznym materiałem lepko-sprężystym. Ich właściwości zależą od temperatury i czasu obciążania, a w konsekwencji w naturalny sposób mają tendencję do zmiany właściwości użytkowych w czasie eksploatacji. Właściwości i niektóre metody badań materiałów asfaltowych są dobrze znane i stosowane od dziesięcioleci. Niemniej jednak dotychczasowa wiedza na temat zjawiska zmęczenia jest bardzo ograniczona, zwłaszcza jeśli asfalt i mieszanka mineralno-asfaltowa są analizowane z uwzględnieniem procesów starzenia się materiału.
Z punktu widzenia określenia zjawiska zmęczenia zarówno w odniesieniu do asfaltu, jak i mieszanki mineralno-asfaltowej, najważniejszym aspektem jest czasochłonność testów i konieczność wykonywania tak zaawansowanych badań na dużej liczbie próbek laboratoryjnych. W klasycznym ujęciu dotychczas stosowanych w drogownictwie metod, nakład pracy potrzebny do ustalenia charakterystyki zmęczeniowej materiału jest ogromny, nie mówiąc już o uwzględnieniu procesów starzenia zachodzących w materiale kompozytowym podczas eksploatacji. Ograniczenia te, można częściowo zmniejszyć określając parametry zmęczeniowe asfaltu i oceniając tylko podstawowe właściwości mieszanek mineralno-asfaltowych. Wymaga to jednak opracowania zaawansowanych modeli predykcyjnych wykorzystujących metodę sztucznych sieci neuronowych do przewidywania zmęczenia mieszanek mineralno-asfaltowych.
W celu ograniczenia konieczności ciągłego powtarzania badań laboratoryjnych, a nawet oceny właściwości nawierzchni in situ, w projekcie zostaną opracowane narzędzia modelowania, a co za tym idzie model prognozowania zachowania się mieszanki mineralno-asfaltowej. Ponieważ mieszanka asfaltowa jest złożonym materiałem, a jej działanie jest związane z wieloma czynnikami, do przeprowadzenia wiarygodnych symulacji oraz wdrożenia rzetelnych narzędzi predykcyjnych potrzebne są bardziej zaawansowane techniki modelowania.
Do zastosowań w inżynierii drogowej i nauki o materiałach nawierzchniowych zostaną wykorzystane sztuczne sieci neuronowe (ANN), w celu przewidywania właściwości zmęczeniowych mieszanki mineralno-asfaltowej. Pozwoli to również ograniczyć użycie kosztownego sprzętu i zmniejszyć czasochłonność testów laboratoryjnych, co zapewni oszczędności czasowe.
Celem projektu jest zdefiniowanie i walidacja modelu sieci neuronowej do predykcji trwałości zmęczeniowej mieszanki mineralno-asfaltowej z wykorzystaniem badań zmęczenia asfaltu i podstawowych właściwości mieszanek. Ponadto zakłada się opracowanie łatwych w użyciu i szybkich narzędzi do prognozowania parametrów zmęczeniowych, które pozwolą na ocenę zachowania się mieszanki przed zastosowaniem zaawansowanych badań laboratoryjnych.
Kierownik w PW:
Okres realizacji:
01-04-2022 – 31-03-2026
Współpraca:
Politechnika Czeska w Pradze
(kierownik zagraniczny: Ing. Jan Valentin, Ph.D.)
Więcej informacji:
https://repo.pw.edu.pl/info/projectmain/WUT7ca57d017e0944cb8806fbd16310395e/
https://www.il.pw.edu.pl/nowoczesna-technologia-pomoze-w-badaniach-asfaltu/
