The rheological behavior and high-low temperature performance of warm SBS/rubber asphalt
Notice bibliographique
Résumé
Rubber asphalt pavement has the performance advantages of noise reduction, anti-rutting, and anti-cracking. In this paper, the deformation recovery ability, stress sensitivity, dynamic mechanical performance, and chemical components of a warm mix styrene-butadiene-styrene (SBS)/rubber asphalt before and after aging were analyzed. The results showed that the high-low temperature performance of the asphalt was improved, and the ratio of the viscoelastic component was changed by adding the LKW-II warm mix additive to the asphalt. The high-temperature performance of the warm mix SBS/rubber asphalt was improved after short-term aging. At a proportion of the warm mix additive of 0.1%, the high-temperature rheological performance was substantially improved, the anti-rutting ability was enhanced, and the stress sensitivity was the lowest. At high temperatures, the improvements were relatively small at warm mix additive proportions of 0.3% and 0.5%. The low-temperature performance was significantly improved at a proportion of 0.3%. The Burgers model was used to evaluate the low-temperature mechanical behavior and confirmed the low-temperature performance results. The Fourier transform infrared spectroscopy results showed that no new substances were produced after adding the LKW-II warm mix additive to the SBS/rubber asphalt, and the viscosity was reduced by changing the intermolecular force.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».