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Modelado matemático de compactación giratoria de pavimentos: una perspectiva sobre ensamblajes granulares-fluidos

Autores: Man, Teng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Modelado matemático de compactación giratoria de pavimentos: una perspectiva sobre ensamblajes granulares-fluidos


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Compactación
Mezcla de asfalto
Diseño de mezcla
Distribución de tamaños de agregado
Propiedades del ligante de asfalto
Modelo matemático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La compactación de la mezcla asfáltica es crucial para el rendimiento del pavimento. Sin embargo, el diseño de la mezcla (es decir, porosidad, distribución del tamaño de los agregados, contenido de aglomerante), que se basa en los resultados de la compactación, sigue siendo en gran medida empírico. Es difícil relacionar la distribución del tamaño de los agregados y las propiedades del aglomerante asfáltico con la curva de compactación tanto en la compactación de campo como en laboratorio de mezclas asfálticas. En este artículo, el autor propone un modelo matemático simple desde la perspectiva de la física granular para predecir la compactación de mezclas asfálticas. En este modelo, el proceso de compactación se divide en dos mecanismos: (i) deformación viscoplástica de un conjunto granular-fluido ordenado, y (ii) la transición de un sistema ordenado a un sistema desordenado debido al reordenamiento de partículas. Este modelo podría tener en cuenta tanto las propiedades viscosas del aglomerante asfáltico como las distribuciones de tamaño de grano de los agregados, donde la deformación viscosa se calcula con una ecuación gobernante propuesta y el efecto de reordenamiento de partículas se resuelve utilizando simulaciones DEM simples. Este modelo se calibra en base a las pruebas de compactación giratoria Superpave en el laboratorio de pavimentos, y los coeficientes de determinación de las predicciones del modelo son todos superiores a 0.95. Los resultados del modelo se comparan con datos experimentales para mostrar que puede proporcionar buenas predicciones para los experimentos, lo que sugiere su potencial para mejorar el diseño de mezclas asfálticas.

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