Projektowanie konstrukcji nawierzchni podatnych i półsztywnych, z wykorzystaniem metod mechanistyczno-empirycznych, wiąże się z koniecznością wyznaczania stanu naprężenia i odkształcenia zgodnie ... więcej

Projektowanie konstrukcji nawierzchni podatnych i półsztywnych, z wykorzystaniem metod mechanistyczno-empirycznych, wiąże się z koniecznością wyznaczania stanu naprężenia i odkształcenia zgodnie z założeniami mechaniki ośrodków ciągłych. Zaawansowane modele obliczeniowe powinny uwzględniać reologiczne właściwości warstw asfaltowych. Dokładna identyfikacja parametrów lepkosprężystego modelu mieszanki mineralno-asfaltowej (MMA) wymaga przeprowadzenia wielu kosztownych badań. Przedmiotem niniejszego opracowania jest propozycja nowej metody, której zastosowanie umożliwia identyfikację modelu MMA jedynie na podstawie składu mieszanki. Efektywność zaproponowanego podejścia zilustrowano przykładami obliczeniowymi, w których dobierano parametry struktur reologicznych Burgersa i Hueta-Sayegha, wykorzystując odpowiednie algorytmy optymalizacyjne i techniki numerycznego wyznaczania odwrotnych transformat Laplace’a.

The design of flexible and semi-rigid pavements, using mechanistic-empirical methods, requires the determination of the state of stress and strain in accordance with the assumptions of continuum mechanics. ... więcej

The design of flexible and semi-rigid pavements, using mechanistic-empirical methods, requires the determination of the state of stress and strain in accordance with the assumptions of continuum mechanics. Advanced computational models should take into account the rheological properties of asphalt layers. Precise identification of viscoelastic parameters of the asphalt-aggregate mixture model requires a lot of expensive laboratory tests. The objective of this paper is to propose a new method that allows the identification of model parameters on the basis of mixture composition. The effectiveness of the proposed approach has been exemplified by computing examples. The parameters of two viscoelastic models have been identified (Burgers and Huet-Sayegh) using appropriate optimization algorithms and numerical techniques for determining the inverse Laplace transforms.