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乳化瀝青冷再生混合料多尺度研究 版權信息
- ISBN：9787551721103
- 條形碼：9787551721103 ; 978-7-5517-2110-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
乳化瀝青冷再生混合料多尺度研究 內容簡介
《乳化瀝青冷再生混合料多尺度研究》針對乳化瀝青冷再生混合料的宏觀、微觀、細觀等各個方面進行了系統全面的介紹和探討。《乳化瀝青冷再生混合料多尺度研究》共分9章。一，詳細介紹了乳化瀝青冷再生混合料的配合比設計，并運用灰關聯模型、BP神經網絡和遺傳算法對養生方法進行了較為詳細的分析；第二，針對不同水泥摻量下乳化瀝青冷再生混合料宏觀性能開展了試驗研究，并運用電子掃描電鏡對乳化瀝青冷再生混合料的微觀形貌和化學成分組成進行了深入探索；第三，探討了重復荷載作用下混合料的細觀結構和宏觀性能，建立了二者之間的關聯關系；第四，針對乳化瀝青冷再生混合料的破壞行為進行了較多細觀的識別分析，運用元胞自動機模型探究了混合料的破壞演化行為；第五，采用三維數值模擬軟件進行了不同路面結構組合情況下的乳化瀝青冷再生混合料的力學特性分析。相信《乳化瀝青冷再生混合料多尺度研究》的出版，對于乳化瀝青冷再生技術的發展與應用有一定的推動和借鑒意義。
乳化瀝青冷再生混合料多尺度研究 目錄
第1章 概述
1．1 乳化瀝青
1．2 冷再生技術
第2章 乳化瀝青冷再生混合料配合比設計
2．1 混合料材料組成
2．1．1 乳化瀝青
2．1．2 廢舊瀝青路面材料
2．1．3 水泥
2．1．4 新集料
2．1．5 水
2．2 配合比設計
2．2．1 級配確定
2．2．2 *佳含水率確定
2．2．3 *佳乳化瀝青用量確定
2．2．4 *佳水泥用量確定
2．3 乳化瀝青冷再生混合料路用性能試驗
2．4 本章小結
第3章 乳化瀝青冷再生混合料養生方法研究
3．1 養生方法室內試驗
3．2 試驗分析模型介紹
3．2．1 灰關聯模型
3．2．2 BP神經網絡
3．2．3 遺傳算法
3．3 模型建立與求解
3．3．1 養生因素對混合料養生性能的影響分析
3．3．2 基于BP神經網絡-遺傳算法的養生條件優化組合
3．4 本章小結
第4章 水泥對乳化瀝青冷再生混合料宏觀性能影響分析
4．1 乳化瀝青冷再生混合料強度形成機理
4．1．1 乳化瀝青與集料的作用機理
4．1．2 乳化瀝青冷再生混合料強度形成機理
4．2 葛溫穩定性
4．2．1 單軸貫入試驗
4．2．2 高溫車轍試驗
4．3 低溫抗裂性
4．3．1 低溫間接拉伸試驗
4．3．2 小梁低溫彎曲試驗
4．4 水穩定性
4．4．1 凍融劈裂試驗
4．4．2 浸水馬歇爾試驗
4．5 凍融循環試驗
4．6 本章小結
第5章 水泥對乳化瀝青冷再生混合料性能影響微觀分析
5．1 掃描電鏡原理
5．2 試樣制備
5．3 微觀結構分析
5．3．1 微觀結構觀測
5．3．2 微觀結構標記分析
5．4 電子能譜分析
5．5 本章小結
第6章 乳化瀝青冷再生混合料細觀結構變化規律研究
6．1 數字圖像處理技術介紹
6．1．1 數字圖像處理技術
6．1．2 瀝青混合料數字圖像處理
6．2 試驗方案設計
6．3 集料特征變化規律研究
6．3．1 集料接觸點變化研究
6．3．2 集料傾角衰變規律
6．3．3 集料維數變化規律
6．4 集料嵌擠變化規律研究
6．5 本章小結
第7章 乳化瀝青冷再生混合料宏細觀指標關聯關系研究
7．1 車轍深度與細觀指標相關性研究
7．2 基于K-CV算法優化支持向量機車轍預估模型
7．2．1 模型介紹
7．2．2 模型的建立與求解
7．3 遺傳算法優化BP神經網絡的車轍深度預估模型
7．4 本章小結
第8章 乳化瀝青冷再生混合料破壞行為研究
8．1 冷再生混合料細觀破壞行為分析
8．1．1 模型介紹
8．1．2 主成分分析篩選特征指標
8．1．3 基于概率神經網絡混合料破壞模式識別
8．1．4 基于粒子群算法（PSO）優化支持向量機模型混合料破壞模式識別
8．2 冷再生混合料破壞演化行為研究
8．2．1 模型介紹
8．2．2 乳化瀝青冷再生混合料力學特性
8．2．3 乳化瀝青冷再生混合料力學破壞模擬
8．3 本章小結
第9章 乳化瀝青冷再生混合料力學特性分析
9．1 ABAQUS三維有限元軟件介紹
9．2 路面結構模型建立
9．2．1 路面結構方案及參數
9．2．2 有限元模型
9．2．3 計算指標
9．3 力學響應分析
9．3．1 路表彎沉值
9．3．2 AC-10面層
9．3．3 乳化瀝青冷再生層
9．4 本章小結
參考文獻
1．1 乳化瀝青
1．2 冷再生技術
第2章 乳化瀝青冷再生混合料配合比設計
2．1 混合料材料組成
2．1．1 乳化瀝青
2．1．2 廢舊瀝青路面材料
2．1．3 水泥
2．1．4 新集料
2．1．5 水
2．2 配合比設計
2．2．1 級配確定
2．2．2 *佳含水率確定
2．2．3 *佳乳化瀝青用量確定
2．2．4 *佳水泥用量確定
2．3 乳化瀝青冷再生混合料路用性能試驗
2．4 本章小結
第3章 乳化瀝青冷再生混合料養生方法研究
3．1 養生方法室內試驗
3．2 試驗分析模型介紹
3．2．1 灰關聯模型
3．2．2 BP神經網絡
3．2．3 遺傳算法
3．3 模型建立與求解
3．3．1 養生因素對混合料養生性能的影響分析
3．3．2 基于BP神經網絡-遺傳算法的養生條件優化組合
3．4 本章小結
第4章 水泥對乳化瀝青冷再生混合料宏觀性能影響分析
4．1 乳化瀝青冷再生混合料強度形成機理
4．1．1 乳化瀝青與集料的作用機理
4．1．2 乳化瀝青冷再生混合料強度形成機理
4．2 葛溫穩定性
4．2．1 單軸貫入試驗
4．2．2 高溫車轍試驗
4．3 低溫抗裂性
4．3．1 低溫間接拉伸試驗
4．3．2 小梁低溫彎曲試驗
4．4 水穩定性
4．4．1 凍融劈裂試驗
4．4．2 浸水馬歇爾試驗
4．5 凍融循環試驗
4．6 本章小結
第5章 水泥對乳化瀝青冷再生混合料性能影響微觀分析
5．1 掃描電鏡原理
5．2 試樣制備
5．3 微觀結構分析
5．3．1 微觀結構觀測
5．3．2 微觀結構標記分析
5．4 電子能譜分析
5．5 本章小結
第6章 乳化瀝青冷再生混合料細觀結構變化規律研究
6．1 數字圖像處理技術介紹
6．1．1 數字圖像處理技術
6．1．2 瀝青混合料數字圖像處理
6．2 試驗方案設計
6．3 集料特征變化規律研究
6．3．1 集料接觸點變化研究
6．3．2 集料傾角衰變規律
6．3．3 集料維數變化規律
6．4 集料嵌擠變化規律研究
6．5 本章小結
第7章 乳化瀝青冷再生混合料宏細觀指標關聯關系研究
7．1 車轍深度與細觀指標相關性研究
7．2 基于K-CV算法優化支持向量機車轍預估模型
7．2．1 模型介紹
7．2．2 模型的建立與求解
7．3 遺傳算法優化BP神經網絡的車轍深度預估模型
7．4 本章小結
第8章 乳化瀝青冷再生混合料破壞行為研究
8．1 冷再生混合料細觀破壞行為分析
8．1．1 模型介紹
8．1．2 主成分分析篩選特征指標
8．1．3 基于概率神經網絡混合料破壞模式識別
8．1．4 基于粒子群算法（PSO）優化支持向量機模型混合料破壞模式識別
8．2 冷再生混合料破壞演化行為研究
8．2．1 模型介紹
8．2．2 乳化瀝青冷再生混合料力學特性
8．2．3 乳化瀝青冷再生混合料力學破壞模擬
8．3 本章小結
第9章 乳化瀝青冷再生混合料力學特性分析
9．1 ABAQUS三維有限元軟件介紹
9．2 路面結構模型建立
9．2．1 路面結構方案及參數
9．2．2 有限元模型
9．2．3 計算指標
9．3 力學響應分析
9．3．1 路表彎沉值
9．3．2 AC-10面層
9．3．3 乳化瀝青冷再生層
9．4 本章小結
參考文獻
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