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馬小平1 , 董海東2 , 3 , 劉 棟2 , 3 , 董冠一4 ,5 , 蔡燕霞4 ,5
( 1 . 河北工程大學 ,邯鄲 056000 ; 2. 浙江順暢高等級公路養護有限公司 ,杭州 310000 ;
3. 公路數智養護浙江省工程研究中心 ,杭州 310000; 4. 中路高科(北京) 公路技術有限公司 ,北京 100088 ;
5 . 交通運輸部公路科學研究院 ,北京 100088)
摘 要 :為了分析各粒徑集料對骨架強度的影響和承載比的灰色關聯度。采用逐級填充理論和承載比試驗 方法確定最優骨架的集料摻配比和 CBR 值 ,運用 MATLAB 軟件計算各粒徑集料摻配比對承載比的灰色關聯度。 試驗結果表明:一級填充礦料骨架 CBR 值和礦料密度均出現兩個峰值 ,峰值點處 CA1 ∶C A2 的比例分別為 6 ∶4 和 3 ∶7 , 此時骨架結構承載能力較優 ;二級填充 CA12 ∶C A3 = 9 ∶1 時 CBR 值最大 ,密度最小 ,即各集料填充比例 為 CA1 ∶C A2 ∶C A3 = 54 ∶36 ∶10 時可形成最穩定的骨架結構 ;各粒徑集料對承載比關聯度最大為 CA1 , CA2 次之, CA3 最小 ,即 CA1 構成最佳骨架結構 ,承擔主要承載力作用 ,使瀝青混合料在荷載作用下能保持穩定。
關鍵詞:礦料級配 ;MATLAB ; 承載比 ;灰色關聯度 ;骨架強度
中圖分類號:U414 文獻標志碼:A
文章編號: 1005- 8249 (2025) 03- 0019- 05
DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2025 .03 .004
MA Xiaoping1, DONG Haidong2,3, LIU Dong2,3, DONG Guanyi4,5, CAI Yanxia4,5
(1.Hebei University of Engineering, Handan 056000, China; 2.Zhejiang Smooth High-grade Highway Maintenance Co., Ltd., Hangzhou 310000, China; 3.Zhejiang Engineering Research Center of Highway Digital Intelligence Maintenance, Hangzhou 310000, China; 4.Middle Road Hi-Tech (Beijing) Highway Technology Co., Ltd., Beijing 100088, China; 5.Research Institute of Highway Science, Ministry of Transport, Beijing, 100088, China)
Abstract: In order to analyze the effect of aggregate of each particle size on the strength of the skeleton and the grey correlation of the bearing ratio. The aggregate mixing ratio and CBR value of the optimal skeleton were determined by the stepwise filling theory and the bearing ratio test method, and the grey correlation degree of the aggregate mixing ratio of each particle size was calculated by Matlab software. The test results show that there are two peaks in the CBR value and density of the first-stage filled ore framework, and the ratio of CA1:CA2 at the peak point is 6:4 and 3:7, respectively, and the bearing capacity of the skeleton structure is better. When the secondary filling CA12:CA3=9:1 has the highest CBR value and the smallest density, that is, the most stable skeleton structure can be formed when the filling ratio of each aggregate is CA1:CA2:CA3=54:36:10. The correlation degree of each particle size aggregate to the bearing ratio is the largest, followed by CA2, and CA3 is the smallest, that is, CA1 constitutes the best skeleton structure and bears the main bearing capacity, so that the asphalt mixture can remain stable under the load.
Key words: mineral aggregate gradation; Matlab; Bearing Ratio; gray correlation degree; skeleton strength
基金項目:浙江省交通運輸廳科技計劃項目 (202216) ; 江西省自然科學基金青年基金項目 (20212BAB214042) 。
作者簡介: 馬小平 (1995—) , 男 ,碩士 ,研究方向:路面結構與材料。
收稿日期:2023 - 10 - 19
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