| dc.contributor.author | آقاسی, امیر | fa_IR |
| dc.contributor.author | تربتی نژاد, محسن | fa_IR |
| dc.contributor.author | باقرزاده, امیر | fa_IR |
| dc.date.accessioned | 1402-01-10T15:31:22Z | fa_IR |
| dc.date.accessioned | 2023-03-30T15:31:23Z | |
| dc.date.available | 1402-01-10T15:31:22Z | fa_IR |
| dc.date.available | 2023-03-30T15:31:23Z | |
| dc.date.issued | 2022-11-22 | en_US |
| dc.date.issued | 1401-09-01 | fa_IR |
| dc.date.submitted | 2022-04-28 | en_US |
| dc.date.submitted | 1401-02-08 | fa_IR |
| dc.identifier.citation | آقاسی, امیر, تربتی نژاد, محسن, باقرزاده, امیر. (1401). ارائه مدل شیارشدگی مخلوط آسفالتی اصلاح‌شده پلیمری با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی. مهندسی عمران فردوسی, 35(3), 69-88. doi: 10.22067/jfcei.2022.76444.1135 | fa_IR |
| dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.22067/jfcei.2022.76444.1135 | |
| dc.identifier.uri | https://civil-ferdowsi.um.ac.ir/article_42657.html | |
| dc.identifier.uri | https://iranjournals.nlai.ir/handle/123456789/943923 | |
| dc.description.abstract | شیارشدگی یکی از مهم‌ترین خرابی‌های ایجادشده در روسازی‌های آسفالتی می‌باشد که علاوه بر کاهش عمر خدمت‌دهی روسازی، خطرات جدی را برای استفاده‌کنندگان از راه ایجاد می‌کند. بنابراین مدل‌سازی رفتار شیارشدگی مخلوط‌های آسفالتی اهمیت بالایی دارد و در صورت تعیین مدل مناسب می‌توان از تولید آسفالت با احتمال بالای شیارشدگی در مرحله طراحی جلوگیری کرد. هدف از این تحقیق تعیین تأثیر رده عملکردی قیر پایه، درصد های مختلف پلیمر SBS، دما، تعداد سیکل بارگذاری و درصد فضای خالی بر مقاومت شیارشدگی مخلوط‌های آسفالتی با بررسی رفتار خزشی و استفاده از مدل شبکه عصبی می‌باشد. نتایج این تحقیق نشان داد، استفاده از پلیمر و قیر PG64-22 موجب کاهش کرنش تجمعی و بهبود مقاومت شیارشدگی روسازی می‌شود و با افزایش درصد پلیمر، عملکرد مخلوط آسفالتی در برابر شیارشدگی بهبود می‌یابد و بهترین مقاومت مربوط به نمونه حاوی 6 درصد پلیمر با قیر PG64-22 می‌باشد. همچنین، با افزایش سیکل بارگذاری تغییر شکل‌های دائمی ایجادشده در روسازی به شکل قابل‌توجهی افزایش‌یافته است و از مقاومت مخلوط در برابر شیارشدگی کم می‌شود. این در حالی است که افزودن پلیمر با عملکرد مناسب و مثبت موجب کاهش این نرخ شده است و روند کاهش مقاومت و افزایش خزش مخلوط‌های آسفالتی را بهبود می‌بخشد. نتایج بخش مدل‌سازی نشان داد، مدل شبکه عصبی ازنظر پیشبینی رفتار خزشی و مقاومت شیارشدگی مخلوط‌های آسفالتی اصلاح‌شده پلیمری عملکرد بسیار خوبی دارد. | fa_IR |
| dc.format.extent | 1422 | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language | فارسی | |
| dc.language.iso | fa_IR | |
| dc.relation.ispartof | مهندسی عمران فردوسی | fa_IR |
| dc.relation.isversionof | https://dx.doi.org/10.22067/jfcei.2022.76444.1135 | |
| dc.subject | مخلوط‌های آسفالتی | fa_IR |
| dc.subject | قیر پلیمری | fa_IR |
| dc.subject | شیارشدگی | fa_IR |
| dc.subject | شبکه عصبی | fa_IR |
| dc.subject | مدل پیشبینی | fa_IR |
| dc.title | ارائه مدل شیارشدگی مخلوط آسفالتی اصلاح‌شده پلیمری با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی | fa_IR |
| dc.type | Text | en_US |
| dc.type | مقاله پژوهشی | fa_IR |
| dc.contributor.department | دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران غرب. | fa_IR |
| dc.contributor.department | عضو هیات علمی گروه عمران موسسه آموزش عالی حکیم جرجانی گرگان | fa_IR |
| dc.contributor.department | دانشکده مهندسی عمران دانشگاه آزاد تهران غرب | fa_IR |
| dc.citation.volume | 35 | |
| dc.citation.issue | 3 | |
| dc.citation.spage | 69 | |
| dc.citation.epage | 88 | |
| nlai.contributor.orcid | 0000-0002-1418-9970 | |
