天然屑粒式橡胶改性沥青性能研究

摘要

天然屑粒式橡胶改性沥青是以印尼TMA公司生产的Superflex(福莱斯)改性剂与基质沥青经过一定的加工而制得的改性沥青，改性后的沥青高温性能优良，但是目前国内对天然屑粒式橡胶改性沥青的研究并不多，其改性机理值得我们进一步的研究。本文主要围绕天然屑粒式橡胶改性沥青性能评价指标、最佳制备工艺研究、高低温性能改善情况进行展开。
　　首先参考国内外研究现状，对橡胶改性沥青性能评价指标进行探讨，并确定了适合于天然屑粒式橡胶改性沥青性能评价的指标，并对沥青基沥青混合料的试验方法进行了相关介绍。
　　接下来考察了不同加工条件对改性沥青性能的影响，并通过合理选取影响因素、因素水平、评价指标，采用正交试验设计方法对改性沥青制各工艺进行考察，明确了天然屑粒式橡胶改性剂掺量和加工温度是影响改性沥青性能的显著因素，确定了获得最佳性能的天然屑粒式橡胶改性沥青的加工条件是180℃，搅拌时间60min，改性剂掺量15％。
　　然后通过DSR实验、三大指标、黏度试验、老化试验等对不同天然屑粒式橡胶掺量的改性沥青、基质沥青、SBS沥青性能进行对比，分析天然屑粒式橡胶改性沥青的性能改善程度与改善机理，结果显示天然屑粒式橡胶改性沥青在掺量达到15％后，性能与SBS改性沥青的性能接近，尤其是高温性能比较突出，耐老化能力也比较优良。同时进行了热重分析实验，分析了改性前后沥青性质的差异并对天然屑粒式橡胶改性机理进行探讨。
　　之后对纳米CaCO3/天然屑粒式橡胶复合改性沥青进行了相关的研究，选用A、B、C、D四种不同粒径的纳米CaCO3与天然屑粒式橡胶复合改性，对改性后的沥青性能进行评价。
　　采用模糊神经网络对改性后沥青的性能进行预测，使用MATALAB编程，实现基于模糊网络的沥青材料PG分级临界温度及175℃黏度评价算法，并且通过训练后的神经网络能够很好地预测一定加工条件下沥青的性能，误差很小，这说明神经网络在预测改性沥青的性能方面是适用的。

目录

声明

摘要

第一章 概述

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 研究目标、方法及技术路线

1．3．1 研究的目标

1．3．2 主要研究方法

1．3．3 主要研究内容及技术路线

第二章 材料技术性质及评价指标

2．1 原材料技术性质

2．1．1 沥青

2．1．2 天然屑粒式橡胶改性剂

2．2 天然屑粒式橡胶改性沥青评价指标

2．2．1 国外主要橡胶沥青评价体系

2．2．2 国内主要橡胶沥青评价体系

2．2．3 天然屑粒式橡胶改性沥青评价体系

2．3 本章小结

第三章 天然屑粒式橡胶改性沥青性能影响因素及制备工艺研究

3．1 天然屑粒式橡胶改性沥青性能影响因素

3．1．1 加工温度

3．1．2 天然屑粒式橡胶掺量

3．1．3 加工时间

3．2 改性沥青制备工艺研究

3．2．1 正交试验设计

3．2．2 正交试验数据分析

3．3 本章小结

第四章 天然屑粒式橡胶改性沥青性能研究

4．1 常规指标试验

4．2 流变性能试验

4．3 DSR试验

4．4 低温弯曲试验

4．5 老化及疲劳性能试验

4．6 天然屑粒式橡胶改性机理

4．6．1 热重分析

4．6．2 差热分析

4．6．3 结果分析

4．6．4 天然屑粒式橡胶改性机理探讨

4．7 本章小结

第五章 纳米CaCO3／天然屑粒式橡胶复合改性沥青性能研究

5．1 纳米材料

5．2 纳米碳酸钙的技术指标

5．3 纳米碳酸钙和天然屑粒式橡胶复合改性沥青常规实验

5．4 PG分级试验

5．4．1 纳米CaCO3／天然屑粒式橡胶改性沥青高温分级

5．4．2 纳米CaCO3／天然屑粒式橡胶改性沥青低温等级

5．5 本章小结

第六章 基于模糊神经网络的天然屑粒式橡胶改性沥青性能预测

6．1 模糊系统和模糊集合

6．2 人工神经网络

6．3 模糊神经网络

6．3．1 模糊神经网络结构

6．3．2 模糊神经网络学习算法

6．4 模糊神经网络预测天然屑粒式橡胶改性沥青性能

6．4．1 PG分级温度模糊神经网络训练

6．4．2 175℃黏度模糊神经网络训练

6．5 本章小结

结论及展望

一、主要结论

二、有待进一步研究的问题

参考文献

致谢

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