ارزیابی مدل‌های رگرسیونی مختلف پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی با استفاده از برداشت‌های میدانی روسازی راه‌های کشور

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

چکیده

در این پژوهش با استفاده از نتایج آزمایش‌های میدانی در شش سایت روسازی آسفالتی واقع در پنج استان کشور با شرایط آب و هوایی مختلف، دمای عمق لایه‌های آسفالتی تعیین شده است. در این راستا از چهار مدل رگرسیونی پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی شامل مدل‌های گدافا و همکاران، البیاتی و علانی، BELLS و همچنین پارک و همکاران استفاده شده است. برای ارزیابی عملکرد و قابلیت این مدل‌ها در پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی از پارامترهای آماری دقت و بایاس بهره گرفته شده است. بررسی نتایج مقایسه مقادیر دمای عمق پیش‌بینی شده با مقادیر اندازه‌گیری در حین انجام آزمایش افت و خیزسنج وزنه افتان (FWD) نشان می‌دهد این مدل‌ها از دقت و توانایی مناسبی برای پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی روسازی راه‌های کشور برخوردار نیستند. از این رو  افزایش دقت و کاهش خطای پیش‌بینی با پرداخت و کالیبراسیون این مدل‌ها و ارائه مدل‌های جدید برای استفاده در تعیین دمای عمق لایه‌های آسفالتی روسازی راه‌های کشور ضروری است. در نهایت، مدل البیاتی و علانی با بیشترین دقت و اُریب پیش‌بینی پایین (همبستگی خوب بین مقادیر پیش‌بینی و اندازه‌گیری دمای عمق) به عنوان بهترین مدل پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی از بین مدل‌های مورد بررسی انتخاب شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Evaluation of Different Regression-Based Models to Predict Depth Temperature of Asphalt Layers Using Field Experiments in Iran

نویسندگان [English]

  • Mohammad Sedighian-Fard 1
  • Nader Solatifar 2
1 M.Sc., Department of Civil Engineering, Urmia University, Urmia, Iran
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Urmia University, Urmia, Iran
چکیده [English]

In this study, using the results from field experiments in six asphalt pavement sites located in five provinces with different climatic conditions in Iran, depth temperature of asphalt layers was determined. For this purpose, four well-known regression models including Gedafa et al., Albayati and Alani, BELLS, and Park et al. were utilized. Two statistical criteria, accuracy and bias have been used for evaluating the performance and capability of these models in predicting the depth temperature of asphalt layers. Results showed there is no good correlation between the predicted depth temperature values and those measured during the Falling Weight Deflectometer (FWD) testing. Furthermore, it is necessary to increase the prediction accuracy and decrease its bias by calibrating the mentioned models to use in determining the depth temperature of asphalt layers in local pavements. Among the investigated models, Albayati and Alani model was selected as the best model to predict the depth temperature of asphalt layers with the highest accuracy and the lowest bias (acceptable correlation between predicted and measured values).

کلیدواژه‌ها [English]

  • Asphalt Pavement
  • Depth Temperature of Asphalt Layers
  • Predictive Models
  • Pavement Performance
  • FWD
- صدیقیان فرد، م. و صولتی‌فر، ن. (2020). ”تحلیل مدل‌های رگرسیونی پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی - مطالعه مروری“، مهندسی عمران امیرکبیر، دوره 53، شماره 9، صفحات 21-21. شناسه دیجیتال (doi): 10.22060/CEEJ.2020.18131.6793
 
- صدیقیان فرد، م. و صولتی‌فر، ن. (a2021). ”توسعه مدل رگرسیونی غیرخطی پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی با استفاده از داده‌های LTPP – مطالعه موردی: ایالت اوهایو -آمریکا“، فصلنامه مهندسی حمل و نقل، در حال چاپ. شناسه دیجیتال (doi): 10.22119/JTE.2021.217101.2426
 
- صدیقیان فرد، م. و صولتی‌فر، ن. (b2021). ”توسعه مدل شبکه عصبی مصنوعی پیش‌بینی دمای عمق لایه‌های آسفالتی با استفاده از داده‌های LTPP“، مجله مهندسی عمران مدرس، دوره 21، شماره 3، صفحات 91-105. https://mcej.modares.ac.ir/article-16-43065-fa.html
 
- AASHTO T317. (2009). “Prediction of Asphalt-Bound Pavement Layer Temperatures”, American Association of State Highway and Transportation Officials, Washington, D.C., USA.
 
- Akihiro, F., Akira, S. and Teruyuki, F. (2012).  “A New Approach to Modeling Vehicle-Induced Heat and Its Thermal Effects on Road Surface Temperature”, Journal of Applied Meteorology and Climatology, Vol. 51. doi: https://doi.org/10.1175/JAMC-D-11-0156.1
 
- Albayati, A. H. K. and Alani, A. M. M. (2015). “Temperature Prediction Model for Asphalt Concrete Pavement”, 14th Annual International Conference on Pavement Engineering and Infrastructure, Liverpool, UK.
 
- Ariawan, A., Sugeng Subagio, B. and Hario Setiadji, B. (2015). “Development of Asphalt Pavement Temperature Model for Tropical Climate Conditions in West Bali Region”, Procedia Engineering, Vol. 125, pp. 474-480. doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.11.126
 
- Asefzadeh, A., Hashemian, L. and Bayat, A. (2017) “Development of Statistical Temperature Prediction Models for a Test Road in Edmonton, Alberta, Canada”, International Journal of Pavement Research and Technology, Vol. 10, Issue. 5, pp. 369-382. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijprt.2017.05.004
 
- Chapman, L., Thornes, J. E. and Bradley, A. V. (2001). “Modeling of Road Surface Temperatures from a Geographical Parameter Database. Part. 1: Statistical”, Meteor. Appl., Vol. 8, pp. 409–419. doi: https://doi.org/10.1017/S1350482701004030
 
- Clark, B. R., Gallage, C. and Yeaman, J. (2020). “Temperature Variation Through Deep Multigrade Asphalt Pavements and Proposed Method for Accounting for Fluctuations”, Journal of Materials in Civil Engineering, Vol. 32, Issue. 3. doi: https://doi.org/10.1061/(asce)mt.1943-5533.0003059 
 
- Diefenderfer, B. K., Al-Qadi, I. L. and Reubush, S. D. (2002). “Development and Validation of a Model to Predict Pavement 10 Advances in Civil Engineering Temperature Profile”, J. of the Transportation Research Board, Washington, D.C., USA.
 
- Diefenderfer, B. K., Al-Qadi, I. L. and  Diefenderfer, S. D.  (2006), “Model to Predict Pavement Temperature Profile: Development and Validation”, Journal of Transportation Engineering, Vol. 132 Issue. 2. doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2006)132:2(162)
 
- Fajing, P., Lei W., Jinke, J. and Wang, J. (2015). “A Research Review of Flexible Pavement Temperature Profile”, International Forum on ‘Energy, Environment Science and Materials’ (IFEESM), Shenzhen, China.
 
- FHWA. (1994). “LTPP Seasonal Monitoring Program: Instrumentation Installation and Data Collection Guidelines”, Report No. FHWA-RD-94-110. McLean, VA.
 
- Gedafa, D. S., Hossain, M. and Romanoschi, S. A. (2014).  “Perpetual Pavement Temperature Prediction Model”, Journal of Road Materials and Pavement Design, Vol. 15, No. 1, pp. 55–65, doi: http://dx.doi.org/10.1080/14680629.2013.852610
 
- Godoy, J., Haber, R., Muñoz, J. J., Matía, F. and García, Á. (2018). “Smart Sensing of Pavement Temperature Based on Low-Cost Sensors and V2I Communications”, Sensors (Basel), Vol. 18, No. 7. doi: https://doi.org/10.3390/s18072092
 
- Hassan, H. F., Al-Nuaimi, A. S., Taha, R. and Jafar, T. M. A. (2005). “Development of Asphalt Pavement Temperature Models for Oman”, Journal of Engineering Research, Vol. 2, No. 1. pp. 32-42.
 
- Herb, W., Velasquez, R., Stefan, H., Marasteanu, M. O. and Clyne, T. (2011). “Simulation and Characterization of Asphalt Pavement Temperatures”, Road Mater. Pavement Design, Vol. 10, Issue.  1, pp. 233–247. doi: https://doi.org/10.1080/14680629.2009.9690190
 
- Islam, M. R., Ahsan, S. and Tarefder, R. A. (2015). “Modeling Temperature Profile of Hot-Mix Asphalt in Flexible Pavement”, Journal of Pavement Research and Technology (IJPRT), Vol. 8, Issue. 8, No. 1, pp. 47-52.
 
- Kim, Y. R, and Lee, Y. C. (1995). “Interrelationships among Stiffnesses of Asphalt-Aggregate Mixtures”, Journal of the Association of Asphalt Paving Technologists, Vol. 64, pp. 575–609
 
- Li. Y., Liu, L. and Sun, L. (2018). “Temperature Predictions for Asphalt Pavement with Thick Asphalt Layer”, Construction and Building Materials, Vol. 160, pp. 802-809. doi: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.12.145
 
- Matic, B., Matic, D., Sremac, S., Radovic, N. and Vidikant, P. (2014). “A Model for the Pavement Temperature Prediction at Specified Depth Using Neural Networks”, Metalurgija, Vol. 53, No. 4.
 
- Minhoto, J. C., Pais, J. C. and Pereira, A. A. (2005). “Asphalt Pavement Temperature Prediction”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Vol. 1, No. 1919. pp. 96-110. doi: https://doi.org/10.3141/1919-11
 
- Park, D. Y., Buch, N. and Chatti. K. (2001). “Effective Layer Temperature Prediction Model and Temperature Correction via Falling Weight Deflectometer Deflections”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Vol. 1764, Issue. 1, pp. 97–111. doi: https://doi.org/10.3141/1764-11
 
- Park, H. M., Kim, Y. R. and Park, S. (2002). “Temperature Correction of Multiload-Level Falling-Weight Deflectometer Deflections”, Transportation Research Record, Vol. 1806, pp. 3–8. doi: https://doi.org/10.3141/1806-01
 
- Pellinen, T. K. (2001). “Investigation of the Use of Dynamic Modulus as an Indicator of Hot-Mix Asphalt Performance”, Ph.D. Thesis, School of Sustainable Engineering and the Built Environment, Arizona State University.
 
- Petersen, C. and Mahura, A. (2012). “Influence of the Pavement Type on the Road Surface Temperature”, In 16th International Road Weather Conference, May (23-25), Helsinki, Finland.
 
- Qin, Y. and Hiller, J. E.  (2011). “Modeling Temperature Distribution in Rigid Pavement Slabs: Impact of Air Temperature”, Construction and Building Materials, Vol. 25, No. 9, pp. 3753-3761. doi: https://10.1016/j.conbuildmat.2011.04.015
 
- Ramadhan, R. H. and Wahhab, A. H. (1997). “Temperature Variation of Flexible and Rigid Pavements in Eastern Saudi Arabia”, Journal of Building and Environment, Vol. 32, No. 4, pp. 367-373, Printed in Great Britain. doi: https://doi.org/10.1016/S0360-1323(96)00072-8
 
- Rayer, P. J. (1987). “The Meteorological Office Forecast Road Surface Temperature Model”, Meteor. Magazine, Vol. 116, pp. 180–191.
 
- Shao, L., Park, S. W. and Kim, Y. R. (1997). “Simplified Procedure for Prediction of Asphalt Pavement Subsurface Temperatures Based on Heat Transfer Theories”, Transportation Research Record, Vol. 1568, pp. 114–123. doi: https://doi.org/10.3141/1568-14
 
- Solatifar, N., Abbasghorbani, M., Kavussi, A. and Sivilevičius, H. (2018). “Prediction of Depth Temperature of Asphalt Layers in Hot Climate Areas”, Journal of Civil Engineering and Management, Vol. 24, No. 7, pp. 516-525. doi: https://doi.org/10.3846/jcem.2018.6162
 
- Solatifar, N., Kavussi, A. and Abbasghorbani, M. (2021). “Dynamic Modulus Predictive Models for In-Service Asphalt Layers in Hot Climate Areas”, Journal of Materials in Civil Engineering, Vol. 33, Issue. 2. doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)MT.1943-5533.0003511
 
- Stubstad, R. N., Baltzer, S., Lukanen, E. O. and Ertman-Larsen, H. J. (1994). “Prediction of AC Mat Temperatures for Routine Load-Deflection Measurements, In 4th International Conference on the ‘Bearing Capacity of Roads and Airfields’, Minneapolis, Minnesota, USA.
 
- Tabatabaie, S. A., Ziari, H. and Khalili, M. (2008). “Modeling Temperature and Resilient Modulus of Asphalt Pavements for Tropic Zones of Iran”, Asian Journal of Scientific Research, Vol. 1, pp. 579-588. doi: 10.3923/ajsr.2008.579.588
 
- Velasquez, R., Marasteanu, M., Clyne, T. R. and Worel, B. (2008). “Improved Model to Predict Flexible Pavement Temperature Profile”, In 3rd International Conference on Accelerated Pavement Testing (APT) ‘Impacts and Benefits from APT Programs’, Madrid, Spain.