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        貝雷法在SMA-13級配優(yōu)化設計和檢驗中的應用研究

        2016-11-26 05:18:57馬紅梅張新雨
        公路工程 2016年5期
        關鍵詞:優(yōu)化設計

        馬紅梅, 張新雨

        (甘肅省交通科學研究院有限公司,甘肅省道路材料工程實驗室, 甘肅 蘭州 730050)

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        貝雷法在SMA-13級配優(yōu)化設計和檢驗中的應用研究

        馬紅梅, 張新雨

        (甘肅省交通科學研究院有限公司,甘肅省道路材料工程實驗室, 甘肅 蘭州 730050)

        依托臨合高速公路工程項目,為了優(yōu)化上面層瀝青瑪蹄脂碎石混合料SMA — 13礦料級配,提高瀝青路面抗車轍性能、道路行車舒適性及安全性,以貝雷法級配設計理論為基礎,以0.075 mm篩孔通過率為最小關鍵控制篩孔,結(jié)合馬歇爾配合比設計法,提出了SMA — 13混合料級配檢驗指標及優(yōu)化方法,并對優(yōu)化后的級配進行了貝雷參數(shù)和路用性能驗證。研究表明:貝雷法可以很好的應用于SMA — 13混合料級配優(yōu)化,采用貝雷參數(shù)、體積指標和路用性能對SMA — 13混合料骨架結(jié)構(gòu)進行三重檢驗,可有效保證設計混合料的各項性能。

        貝雷法; SMA; 級配設計; 路用性能

        1 概述

        SMA瀝青瑪蹄脂碎石混合料是一種由粗集料的骨架嵌擠作用和瀝青膠結(jié)料的粘結(jié)裹覆作用形成的骨架密實結(jié)構(gòu)混合料。SMA混合料由于其良好的耐久性、高溫穩(wěn)定性、低溫抗裂性、抗滑性,在我國高等級瀝青路面的鋪筑過程中得到廣泛應用,多用于重載、高溫區(qū)高速公路瀝青路面上面層。而根據(jù)已有研究成果,瀝青混合料的路用性能很大一部分是取決于礦料級配的,良好的級配是混合料形成強度,保證耐久性的基礎。因此,準確地進行混合料級配設計,是確保SMA混合料瀝青路面路用性能,尤其是抗車轍能力的前提。

        目前,級配設計主要有2種思路: ①基于最大密度曲線的級配設計,該方法應用廣泛。我國目前最常用的就是這種方法,但是由于該方法對集料的顆粒特性不予考慮,僅從集料的組成特性出發(fā)進行礦料級配設計,使得混合料體積指標較難控制; ②考慮集料體積特性的設計方法,以美國羅伯特·貝雷提出的貝雷法為典型代表。貝雷法是一種較為系統(tǒng)的瀝青混合料礦料級配設計和檢驗方法,可通過參數(shù)檢驗、體積指標和路用性能三方面來指導級配設計。貝雷法的主要設計理念是嵌擠理論,即集料相互嵌擠所產(chǎn)生的空隙由下一粒級的集料填充,以此類推。由貝雷法設計的混合料,可以形成良好的骨架結(jié)構(gòu),從而具有較高的抗車轍性能,且細集料較為密實的填充了由粗集料產(chǎn)生的空隙從而使混合料具有良好的耐久性。貝雷法的設計理念與SMA混合料設計要求相一致。本文以依托工程上面層SMA — 13瀝青混合料為研究對象,在貝雷法的深入研究及運用改善的基礎上,進行級配設計及優(yōu)化,并結(jié)合馬歇爾法確定最佳瀝青用量,使最終設計的混合料各項路用性能均達到最佳。

        2 貝雷法分析

        2.1 貝雷法控制篩孔劃分

        以粗集料形成的骨架作為瀝青混合料的主要承重載體,通過對不同粒徑集料進行粗細料劃分并調(diào)整比例,按最佳比例進行摻配是貝雷法級配優(yōu)化設計的主要思想。該思想基于以下2點:

        ① 瀝青混合料的強度和抗車轍能力主要由粗集料形成的骨架結(jié)構(gòu)和填充空隙的集料提供;

        ② 通過合理的體積參數(shù),包括空隙率、礦料間隙率等來保證瀝青混合料的耐久性。

        我國現(xiàn)行瀝青路面設計規(guī)范中將粗細集料的界限定為4.75 mm或2.36 mm。而貝雷法以公稱最大粒徑(NMPS)的0.22倍作為粗細集料的界限篩孔(PCS),即粗細集料的界限篩孔根據(jù)NMPS的變化而不同。比例因子0.22并不是一個定值,研究表明,該因子在0.18~0.28之間對級配設計無明顯影響。對于界限篩孔以下的部分按照比例因子進行進一步的劃分,有第二控制篩孔(SCS=PCS)和第三控制篩孔(TCS=SCS)。同時,考慮到0.075 mm篩孔通過率對于SMA混合料礦粉摻量具有重要影響,是決定混合料耐久性的關鍵,在貝雷法各控制篩孔的基礎上,將0.075 mm篩孔作為最小關鍵控制篩孔。貝雷法各控制篩孔的取值采用“就近原則”,SMA — 13控制篩孔分界點的劃分結(jié)果見表1所示。

        2.2 貝雷法檢驗參數(shù)

        貝雷法的主要控制參數(shù)有3個: 粗集料的粗料率CA值、細集料的粗料率FAc值和細集料的細料率FAf值。各值的計算見式(1)~式(3)。

        (1)

        (2)

        (3)

        式中:PNMPS/2、PPCS、PSCS、PTCS為合成級配在1/2公稱最大粒徑篩孔、關鍵控制篩孔、第二控制篩孔和第三控制篩孔的通過率。

        從式(1)~式(3)可以看出: CA表征粗集料內(nèi)部顆粒組成結(jié)構(gòu),F(xiàn)Ac、FAf值表征細集料內(nèi)部顆粒組成結(jié)構(gòu)。CA值過大時骨料很難形成骨架結(jié)構(gòu),混合料壓實時容易推移;CA值過小時,混合料施工和易性不良。FAc值偏大,容易形成“駝峰”級配而導致混合料性能不良;FAc值過小,細集料中的偏粗顆粒產(chǎn)生的空隙不能完全填充,導致混合料空隙率和礦料間隙率偏大。FAf值用來評價細集料的填充特性,該值對混合料體積特性的影響同F(xiàn)Ac值類似。

        由式(1)可知:PNMPS/2決定了粗集料顆粒間的均衡,但是,NMPS/2和PCS的計算值和最接近實際篩孔的偏差較大,會影響CA值的檢驗效果。因此,本文采用篩孔通過率理論計算值進行CA的計算。由于13.2型級配是我國特有的級配類型,借鑒美國12.5型級配篩孔及其研究成果,在進行SMA— 13礦料級配CA值計算時NMPS/2取6.25 mm虛擬篩孔,6.25 mm篩孔的通過率采用式(4)進行計算。同時,參考美國19、12.5及9.5型級配貝雷參數(shù)建議值,推薦的13.2型級配貝雷參數(shù)范圍,見表2。

        (P9.5-P4.75)

        (4)

        式中:P9.5、P6.25、P4.75分別為9.5 mm篩孔、6.25 mm篩孔和4.75 mm 篩孔通過百分率,%。

        表2 13.2型級配貝雷參數(shù)建議范圍Table2 Baileyparametersrecommendedrangeofthe13.2graduation參數(shù)NMPS為13.2mmCA0.25~0.40FAc0.60~0.85FAf0.60~0.85

        3 SMA-13配合比優(yōu)化設計

        3.1 原材料指標檢測

        使用貝雷法優(yōu)化設計級配過程中所需集料相關密度見表3,松裝密度是集料在松裝狀態(tài)下單位體積的質(zhì)量,干搗密度是集料在搗實狀態(tài)下單位體積的質(zhì)量。各檔集料篩分結(jié)果見表4。

        表3 集料密度值Table3 Densityoftheaggregate(g·cm-3)材料表觀相對密度毛體積相對密度松裝密度干搗密度粗料A2.9842.8911.9222.010粗料B2.9732.9201.9382.113細料2.7122.6091.805礦粉2.722

        表4 各檔料篩分結(jié)果Table4 Separateresultsoftheaggregate篩孔/mm各篩孔通過率/%粗料A粗料B細料礦粉1610010010010013.294.11001001009.518.799.71001004.750.112.71001002.360.10.283.71001.180.10.149.51000.60.10.128.41000.30.10.118.71000.150.10.14.899.40.0750.00.00.482.4

        3.2 貝雷法級配優(yōu)化設計及檢驗

        3.2.1 級配優(yōu)化設計

        本文對臨合高速公路上面層SMA — 13混合料進行貝雷法配合比優(yōu)化設計。為了保證粗集料形成緊密的嵌擠結(jié)構(gòu),粗集料的設計密度應盡可能接近干搗密度。因此,本文設計密度取松裝密度的103%,=10.0%(規(guī)范規(guī)程設計級配范圍中值)。參考工地原有目標配合比設計結(jié)果,兩種粗集料按體積比55∶45混合。具體設計步驟如下:

        ① 初步計算粗細集料組成比例。

        將粗集料A、B按照比例55∶45混合以后,每cm3體積內(nèi)各粗集料用量為:

        集料A: 1.922×103%×55%=1.089 g;

        集料B:1.938×103%×45%=0.898 g。

        粗集料間隙率VCA為:

        VCA=0.316;

        假定粗集料形成的骨架空隙完全由細集料按干搗密度填充,則cm3體積內(nèi)所需細料為:

        0.316×1.805=0.570,粗細料總量為:1.089+0.898+0.570=2.557 g。

        粗細料初步組成為:

        集料A: 1.089/2.557=42.6%;

        集料B: 0.898/2.557=35.1%;

        細料: 0.570/2.557=22.3%。

        ② 考慮粗料中含細集料和細料中含粗料影響對組成比例進行初步調(diào)整。

        粗料中所含細料為:

        集料A: 42.6%×0.1%=0.04%(P2.36=0.1%);

        集料B: 32.4%×0.2%=0.07%(P2.36=0.2%);

        總量: 0.04%+0.07%=0.11%。

        細料中所含粗料為:

        22.3%(1-83.7%)=3.63%(P2.36=83.7%)。

        對粗料進行調(diào)整:

        對細料進行調(diào)整:

        22.3%+3.63%-0.11%=25.8%。

        ③ 考慮0.075 mm篩孔通過率對集料比例進行調(diào)整。

        粗集料A、B中0.075 mm篩孔通過率為0,因此對粗集料比例不做調(diào)整。

        細料:25.8%×0.4%=0.11%(P0.075=0.4%);

        可得所需礦粉為:(P0.075設計-P0.075合成)/P0.075礦粉=(10.0%-0.11%)/82.4%=12.1%;

        細料調(diào)整為:25.8%-12.1%=13.7%。

        對各檔料的計算比例進行微調(diào),并最終可得礦料級配為:集料A:集料B:細料:礦粉=41%:34%:13%:12%。最終合成的級配篩孔通過率見表5。

        表5 貝雷法優(yōu)化設計合成級配Table5 Compositegraduationbythebaileymethod 篩孔優(yōu)化級配原級配篩孔優(yōu)化級配原級配161001001.1818.516.613.297.697.80.615.814.49.566.666.90.314.513.44.7529.427.40.1512.612.82.3623.020.70.0759.910.2

        3.2.2 參數(shù)檢驗

        根據(jù)公式(1)~式(4)計算貝雷法CA、FAc、FAc參數(shù)值見表6。

        表6 貝雷法參數(shù)檢驗Table6 Parametrictestofthebaileymethod檢驗參數(shù)設計值建議范圍CA0.370.25~0.40FAc0.690.60~0.85FAc0.800.60~0.85

        各貝雷參數(shù)均在參數(shù)建議范圍內(nèi),表明該級配形成了良好的骨架嵌擠結(jié)構(gòu)。

        3.3 級配驗證

        本文在級配設計的基礎上,采用馬歇爾法確定該級配的最佳瀝青用量,并就優(yōu)化級配及工地原有級配進行相關的體積指標及路用性能指標檢驗。瀝青結(jié)合料選用SBS改性瀝青,該瀝青與礦料粘附性好,經(jīng)檢測各項指標均滿足規(guī)范JTGF40 — 2004中對SBSI — C的要求。馬歇爾試驗體積指標試驗結(jié)果見表7所示。在最佳瀝青用量下分別進行各項路用性能驗證試驗,判斷不同級配各項性能的優(yōu)劣。試驗結(jié)果見表8。

        表7 馬歇爾試驗結(jié)果Table7 Theresultsofmarshall項目試驗結(jié)果設計級配工地級配技術標準最佳油石比5.35.4空隙率V/%4.04.23~5VMA/%17.116.8≥16.5VFA/%79.475.270~85穩(wěn)定度/kN10.29.3≥6流值/(0.1mm)2.123.542~5飛散損失/%2.74.5≤15析漏損失率/%0.030.03≤0.1

        由表7可知: 貝雷法設計的級配較工地原級配有較小的空隙率、較高的穩(wěn)定性和較高的瀝青飽和度。表8的試驗結(jié)果表明,優(yōu)化設計后的級配高溫穩(wěn)定性和抗水損害能力均優(yōu)于工地原有級配,低溫抗裂性能與工地原級配較為接近。綜合貝雷法參數(shù)、馬歇爾試驗體積指標結(jié)果及路用性能試驗結(jié)果可知,采用貝雷法優(yōu)化設計的級配各項體積指標都較為優(yōu)良。由此可知,經(jīng)優(yōu)化設計后的級配確實起到了骨架嵌擠作用,從而使設計的混合料具有優(yōu)良的高溫穩(wěn)定性、低溫抗裂性和抗水損害性能,大大提高了瀝青路面的耐久性。

        表8 路用性能試驗數(shù)據(jù)Table8 Theresultoftheroadperformance試驗項目試驗指標實測值優(yōu)化級配工地原級配技術要求車轍試驗動穩(wěn)定度/(次·mm-1)63525016凍融RT2/MPa0.740.67凍融劈裂試驗未凍融RT1/MPa0.810.77抗拉強度比/%91.484.480馬歇爾穩(wěn)定度/kN10.29.3浸水馬歇爾試驗浸水馬歇爾穩(wěn)定度/kN8.97.7殘留穩(wěn)定度/%87.582.880低溫彎曲試驗最大破壞彎拉應變()39583873≥2800

        4 總結(jié)

        ① 貝雷法級配設計理念與SMA混合料的設計要求高度一致,采用貝雷法進行SMA混合料級配設計可以更好的保證礦料的骨架密實結(jié)構(gòu)。

        ② 采用篩孔通過率的計算值進行貝雷參數(shù)的計算,可以減少因篩孔偏差造成的貝雷參數(shù)檢驗效果的偏差;并借鑒國外貝雷法檢驗參數(shù)的建議范圍,提出了SMA — 13型級配貝雷參數(shù)的合理范圍,對于貝雷法在SMA混合料級配設計和檢驗中的應用起到控制和指導作用。

        ③ 采用貝雷參數(shù)、體積指標和路用性能三重指標進行礦料級配的優(yōu)化設計與驗證,從理論與實際的角度均保證了礦料級配嵌擠結(jié)構(gòu)的形成,使得設計的瀝青混合料具有非常優(yōu)良的路用性能。

        ④ 經(jīng)試驗驗證,采用貝雷法設計的混合料具有十分優(yōu)良的高溫穩(wěn)定性、低溫抗裂性和抗水損害性能,大大提高了瀝青路面的耐久性。

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        The Application of Bailey Method on SMA-13 Gradation Optimization Design and Test

        MAHongmei, ZHANGXinyu

        (Gansu Provincial Transportation Research Institute,Gansu Provincial Road Materials Engineering Laboratory,Lanzhou,Gansu 730050,China)

        In order to optimizing the obove stone mastic asphal tmixes SMA-13 aggregate gradation,And improving asphalt pavement rutting resistance,road driving comfortable and safety,this paper relies on LinHe highway project,using 0.075 as the critical control sieve,basing on the Bailey method gradation and Marshall Mix Design theory,Proposed SMA-13 mixture gradation test indicators and Optimization,Also verify that the parameters and Bailey Road Performance of this method.it proved Bailey method can be good for SMA-13 mixture gradation optimization,the Bailey parameters,volume indicators and road performance triple test are effective for the SMA-13 mixture skeleton structure,which can effectively ensure that the design of the mix performance.

        baileymethod; SMA; gradationdesign; roadperformance

        2015 — 03 — 05

        甘肅省科技計劃資助項目(1104GKCA026)

        馬紅梅(1988 — ),女,甘肅臨夏人,工學碩士,主要從事道路方面的研究工作。

        U 416.217

        A

        1674 — 0610(2016)05 — 0176 — 05

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