Detailergebnis zu DOK-Nr. 71795
Entwicklung eines Vorhersagemodells auf Basis eines künstlichen neuronalen Netzes für den Halbzylinder-Biegeversuch (SCB) (Orig. engl.: Development of a predictive model based on an artificial neural network for the semicircular bend test)
| Autoren |
L.N. Mohammad M.A. Elseifi S.B. Cooper III S.B. Cooper Jr. |
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| Sachgebiete |
11.1 Berechnung, Bemessung, Lebensdauer 11.2 Asphaltstraßen |
Asphalt Materials and Mixtures, Volume 3. Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2016 (Transportation Research Record (TRB) H. 2576) S. 83-90, 4 B, 3 T, 18 Q
Risse aufgrund von Ermüdung sind die häufigsten Versagensursachen von Asphaltbefestigungen. Um die Ursachen für die Rissbildung zu vermeiden, ist es notwendig, den Risswiderstand der Asphalte im Labor zu prüfen. In Louisiana wurde 2014 entschieden, dafür den Halbzylinder-Biegeversuch (semicular bend test, SCB) für die Bestimmung der Rissausbreitung als Teil der Entwicklung der Asphaltrezeptur einzuführen. Die Herstellung und die Prüfung der Proben für diesen Versuch können allerdings bis zu sieben Tage dauern. In der Studie wird deshalb ein Modell für die Prüfung der Rissausbreitung beschrieben, das auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk unter Verwendung volumetrischer Eigenschaften der Asphaltproben basiert. Das Vorhersagemodell kann während der Entwicklung der Asphaltrezeptur verwendet werden, um das J-Integral oder J(Index c), abzuschätzen. Zur Beschreibung und Validierung des Modells wurden 31 Asphaltmischungen mit dem Halbzylinder-Biegeversuch geprüft. Zur Bestimmung von Korrelationen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen und für die Entwicklung des Modells für die Vorhersage der Rissausbreitung wurden statistische Methoden angewendet. Ferner wurde die Multikollinearität untereinander und zwischen den unabhängigen Variablen ausgewertet. Die Validierung des Vorhersagemodells erfolgte über das künstliche neuronale Netz. Es wird gezeigt, dass das entwickelte Modell für die Vorhersage der kritischen Energiefreisetzungsrate J(Index c), für alte Asphaltmischungen ausreichend genau ist.