沥青的粘附行为使用造型分类和回归树(CART)分析

文摘

聚合物和纳米材料的改性可以显著提高沥青的不同属性。然而,在使用寿命期间,氧化影响改性沥青的组成和随后的结果偏离所需的属性。的一个重要属性的影响由于氧化改性沥青的粘附性能。在这项研究中,沥青的粘附性能改性聚合物(styrene-butadiene-styrene和丁苯)和碳纳米管。沥青样本在实验室通过模拟现场条件,然后粘附性能评估由不同的原子力显微镜(AFM)沥青中存在的官能团。最后,预测模型和机器学习技术的分类和回归树(CART)被用来预测改性沥青的粘附性能受到氧化。的参数影响沥青的行为一直被用来预测结果使用购物车。从车分析获得的结果也与回归模型相比。购物车是观察分析显示更多的解释不同变量之间的关系。模型可以预测准确的改性沥青的粘附性能考虑沥青的氧化和化学在纳米级。

1。介绍

研究人员通常修改沥青使用不同类型的聚合物提供更持久的和可持续的人行道上。使用的聚合物改性沥青往往大型连锁店(直线或交联)。连锁的化学和结构影响聚合物的行为以及聚合物改性沥青(PMA)。最常用的高分子弹性体和塑料。弹性体提高弹性,塑性体提供一个塑料改性沥青的矩阵。在下面几节中,PMA表明只有styrene-butadiene-styrene (SBS)和丁苯(某人)改性沥青在本研究的范围。

SBS是一种使用最广泛的聚合物在沥青行业,紧随其后的是再生轮胎橡胶(1),提高了机械、物理和沥青混合物的流变特性2),增加沥青的弹性和拉伸性能(3,降低了蠕变刚度(4]。某人的产品本质上是一种SBS嵌段共聚物和弹性。某人的使用可以影响不同沥青的性质,包括粘弹性性质(Jnr) [5),并提供增加抗永久变形在中等温度(25°C) (6),低温韧性7)等。除了提供不同的属性,这是观察到某人的使用和SBS沥青的粘附性能有很大的影响7]。然而,提高属性的有效性,包括胶粘剂属性,改变逐步使用寿命。可能会有不同的因素影响所需的PMA的性质,和氧化沥青就是其中之一。氧化可以改变成分,以及沥青的粘附,随后侵蚀在沥青路面粘弹性性质和结果失败(8,9]。因此,必须有一个解释性insight预测氧化PMA的粘结力。

除了聚合物的使用,增加流量,所需的沥青路面性能的改善,和纳米技术的快速发展使研究人员关注引入纳米材料对沥青改性。至少有一维纳米材料被描述为在1 - 100纳米。纳米粒子的性质不同于那些传统材料由于表面体积比的增加和纳米级板(10]。也观察到纳米材料显示灵敏度高温度、高韧性、高表面积、高压电阻、低电阻等。11- - - - - -15]。由于这些有利的特性,大量的纳米材料已被用于沥青改性,以及碳纳米管(CNT)就是其中之一。问被发现改善跟踪电阻和热裂解16,17]。它可以显著改善沥青的流变和粘合性能,和碳纳米管含量的增加导致高粘性和弹性系数值无论粘结剂的类型(18- - - - - -20.]。然而,观察到纳米材料(或填充材料)的存在会影响沥青的粘附性能(21]。此外,氧化也会影响CNT-modified沥青的粘附性能(CMA) [22]。因此,同样重要的是想象和预测氧化CMA的胶粘剂性能的变化。

基于上述讨论,表明氧化沥青的粘附特性扮演重要角色无论哪一类型的改性沥青(PMA / CMA)。然而,没有一个先前的研究试图预测氧化沥青的粘附性能最好的作者的知识。的一些研究解决的胶粘剂性能PMA (23- - - - - -25)或CMA (26,27)考虑水分而不是氧化的影响。在这方面,本研究预测氧化沥青的粘附特性(由聚合物和碳纳米管改性)使用预测模型和机器学习技术,即。分类和回归树(CART)。模型解决了胶粘剂改性沥青性能模拟沥青的氧化和化学在纳米级。

2。研究方法

描述分析步骤的流程图如图。在这项研究中可以看到1。从图可以看出,PMA将使用两种不同类型的碳纳米管改性(每一个由三个不同的百分比)。一旦PMA由问(PCA)命名,修改的样品分为两组,如新鲜和氧化。每个样本的胶粘剂性能使用五种不同技巧的AFM分析。参数(CNT的比例和类型、官能团、聚合物类型等)影响沥青的行为一直被用来预测胶粘剂属性使用购物车和回归模型进行比较。更多细节可以在以下部分中观察到。

3所示。材料和过程

基础沥青收集从当地经销商在实验室评估,并给出其属性表1。基础沥青使用4%和5%的某人和SBS改性后,业内惯例(28]。每个聚合物改性沥青进一步修改使用两种不同类型的碳纳米管。问是一种单原子厚度的石墨板做成无缝,一纳米直径空心圆柱体。螺旋微管的合成和表征纤维的表现在分子结构的规模。问的形式存在同轴管(微碳纳米管)和单管(单壁碳纳米管)。问的杨氏模量,根据管的半径,可以1000 GPa,抗拉强度可以高达150 GPa (29日]。

3.1。AFM测试描述

原子力显微镜(AFM)可以是一个非常重要的和合适的工具来评估沥青的纳米机械性能如接触力、摩擦和范德华力。几项研究试图使用AFM研究不同沥青的性质(30.- - - - - -33]。AFM也被用于评估不同的纳米机械属性包括粘附和凝聚力的沥青粘结剂(34]。的一些研究观察到的变化粘附的沥青SBS的存在(35,抗剥落剂36),碳纳米管(37)等。在任何AFM测试设置中,沥青结合料的外表面是探测和一把锋利的小提示。小费是定位在悬臂的结束。现有的吸引力/提示和示例之间的排斥力使悬臂偏转或弯曲。光敏位置探测器(PSPD)和一个内置的激光反射系统措施悬臂的弯曲。悬臂梁的挠度然后乘以其弹簧常数找代理有吸引力/提示和样品表面之间的排斥力根据以下方程: 在哪里F,c,d力,弹簧常数,分别和垂直位移。AFM的简化示意图所示的数字2(一个),2 (b)介绍了AFM图机用于这项研究。所有的实验都是在一个干净的房间是安全的从不同的空气中污染物(化学蒸气、气溶胶、灰尘和空气微生物)。

3.1.1。提示功能化

在这项研究中,最初的AFM硅亚硝酸盐(si的技巧₃N₄)材料与氨合物(nh后来在修改₃)、羟基(-哦),甲基(ch₃),羧基基团(羧基)。它是由探测一个沥青与聚合物薄膜表面改性功能化AFM的小费,促进了测量两个沥青分子之间的分子间作用力。

提示功能化过程遵循一个精确的沉积薄,单层膜的小费。AFM的浸技巧进行了使用氯硅烷溶液或有机硫醇38]。

3.2。样品制备

新鲜的沥青样品在实验室容器被加热的温度大约164°C。30 - 45分钟的时间后,沥青粘结剂与聚合物混合分数选择,以及问。混合样品修改问和聚合物被称为干燥条件样本。样品被放置在玻璃基板上有一个维度约10毫米×10毫米×1毫米。干燥的样品被放置在一个烤箱的温度升高草案60°C七天模拟现场条件的预期老化。

4所示。分类和回归树(CART)分析

多元回归模型和分类回归树(CART)方法被用来理解不同变量的影响沥青的粘附力。使用回归模型需要一个假设的潜在分布数据,这是一个参数的方法。相反,非参数技术和人工神经网络(ann)也一直在使用,缺乏解释能力。购物车是一种非参数技术,可用于在多个阶段包括变量(s)的树。因此,复杂的也可以发现变量之间的相互依赖关系。购物车已经成功处理预测和响应之间的复杂的非线性的自适应口译技能(39]。它可以处理多重共线性问题的数据相比更适当的回归模型。此外,购物车的分析提供了一个模型,可以解释通过逻辑语句理解不同变量对目标变量的影响往往是没有找到在其他数据挖掘工具40]。应用程序使用的购物车成功不仅理解和预测消费者的行为也在道路安全研究(即。、汽车安全带使用)。它也用于不同行业的路面工程,如评估领域的使用可靠性壶穴补丁(41),刚性路面的渗透性影响因素(42],粗糙度的沥青路面43)、现场维护的预测概率,和选择特定的维护方法后,现有的条件(44,45]。然而,预测模型用于预测的研究发现了沥青的粘附力很少,和购物车的使用技术在这些研究尚未发现。因此,这种技术已经申请了第一次氧化沥青的预测模型。变量的详细信息展示在表中使用的模型2。

5。结果与讨论

购物车分析包含了240个样本,在一百六十个样本用于培训和八十个样本用于测试。表3介绍了训练和测试样本车分析精度。

通过相关系数计算精度,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(日军)样本用于模型的训练和测试。这些值的计算是通过使用实际/目标值从实验室测试和模型预测。从表中可以观察到的相关系数(CC)是合理的训练和测试样本。误差大约是27%(平均绝对百分误差(日军))的测试样品达53 kN(均方根误差(RMSE))的粘附力。购物车的准确性的措施被认为是可接受的培训以及测试样本。然而,没有激烈的错误价值观的变化表明,模型没有overfit训练样本。不同的人工智能(AI)技术,如多层感知(mlp)、支持向量机(svm),和自适应网络模糊推理系统(简称anfis),已被用于预测沥青的粘附力(46]。然而,对于路面设计,这些技术并不能解释变量之间的关系被认为是在这项研究中,这使得该模型的使用决策困难。这个差距可以通过购物车实现解释变量之间的关系。

购物车呈现在图3强调了以下几点。最重要的参数被发现的类型,即。,在北半球₃顶部的树。北半球的使用₃建议增加沥青的粘附力。因此,AFM测试前需要设计出合理的使用他们的结果进行组合设计。最高的附着力NH时被发现₃提示使用和SBS5被用作粘结剂为这个节点意味着附着力最高。SBS5粘结剂被发现增加粘附力与其他使用时提示类型除了CH₃。因此,它可能会说,有双苯乙烯债券增加沥青的粘附力,可以归因于更高程度的内部结合的添加剂。节点对新鲜样品被发现有更高的附着力。最低的附着力是观察样品的小费是岁哦。问类型并没有发现任何对粘附力的影响。然而,它可能会影响其他沥青性能如弹性、粘性和密度。因此,进一步的研究需要对这在沥青改性。购物车模型提供意味着附着力为每个变量的组合,因此,它可以直接用于开发沥青混合料配合比设计指南和AFM的设计实验对沥青。方程(2)代表为本研究开发的回归模型。它是由使用普通最小二乘的方法。系数是检查他们的统计学意义,与统计变量不重要系数中被省略了。表中给出了该模型的准确性4。

观察下面的点比较回归模型和购物车:购物车模型(表的准确性3)比这更高的训练和测试样本的回归模型(表4)。

提示类型NH₃被发现有最高的积极影响,哦对回归模型最高的负面影响(见方程(2))。类似的观察也可以从购物车中观察到。的相关性提示类型、粘结剂类型和新鲜的样品和他们的结合对粘附力的影响不了回归模型,但显然是购物车所示。

6。结论和建议

这项研究调查了老化沥青改性与某人的行为,SBS,碳纳米管。老化行为是衡量评估胶改性沥青的性质的变化(某人、SBS和碳纳米管)在纳米尺度上。测试结果是通过分类和回归树(CART)预测分析包括不同的参数,影响改性沥青的老化行为。车结果与回归模型的结果。本研究的主要发现可以概括如下:(1)购物车分析显示更多解释的关系,在不同层次上的树,不同变量之间影响氧化沥青的行为。(2)购物车结果发现更准确(CC较高和较低的日军和RMSE值)比回归模型。它可能是由于考虑购物车中的相互作用模型,完全不同于通常的回归技术(47]。(3)官能团的nh₃是最重要的参数的类型。北半球的使用₃建议增加沥青的粘附力。因此,这种效应设计的AFM实验时应考虑沥青粘附避免biasness结果由于类型的小费。(4)最高的附着力nh时被发现₃提示SBS5粘合剂的使用这个节点意味着粘附力最高,而最低的附着力是观察样品的小费是岁-哦。(5)问类型并没有发现任何对粘附力的影响。(6)除此之外,仔细观察纳米粘附和不同macrostructural变化之间的关系可以提供一个严格的结论对热拌沥青(协会)。

数据可用性

数据可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这篇文章的出版由卡塔尔国家图书馆。

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版权

版权©2019 Md Arifuzzaman et al。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。这篇文章的出版是由卡塔尔国家图书馆。