0.   引言

目前, 马歇尔设计方法是主要的沥青混合料体系设计方法, 中国现行的《公路沥青路面施工技术规范》 (JTG F40—2004) (简称《规范》) 对其设计过程与评价要求进行了详细阐述。国内外的研究人员对马歇尔设计方法中的体积设计参数进行了大量研究, 主要集中于不同工况对设计方法中的体积设计参数的影响, 以及主要体积设计参数与路用性能或力学性能的关系等。马歇尔设计方法中的体积设计参数主要表征了沥青混合料中的集料、沥青和空隙各组分的组成比例。沥青混合料均匀性与混合料各组分的组成比例存在密切关系, 而且其内部结构各组分的空间分布对混合料均匀性产生重要影响。

随着数字图像技术的发展, 特别是近年来CT技术的广泛应用, 大量学者利用CT技术获取沥青混合料内部结构各组分, 尤其是作为体积设计重要参数的空隙的空间分布特征, 并以此研究各组分的空间分布特征与混合料宏观性能的关系, 进而建立了考虑微细观结构的沥青混合料设计体系。Masad等利用CT技术分析了不同的成型方法、级配类型和压实功的沥青混合料试件内部的空隙数量、空隙等效直径与空隙率等, 采用Weibull函数描述了空隙等效直径沿试件高度方向的分布特征^[1-2], 并基于CT技术识别了试件内部空隙的空间分布状态, 统计了CT图像截面内的空隙分布情况, 分析了沥青混合料内部空隙与渗透性的关系^[3]; Ai-Omari等运用CT技术分析了沥青混合料试件内部空隙的分布规律以及空隙与渗透性的关系, 定量描述了空隙连通性、水流不规则流动路径、有效空隙率和空隙表面积^[4]; Partl等采用CT技术分析了不同成型条件下3种类型沥青混合料试件内部的空隙分布, 以及内部空隙率与外部空隙率的差异^[5]; Arambula等采用CT技术获取了沥青混合料试件的内部结构特征, 并利用数字图像处理(Digital Image Processing, DIP) 技术对数字图像进行局部修正, 定量分析了不同级配沥青混合料试件内部空隙的分布与存在状态^[6]; 李晓军等利用CT技术研究了旋转压实(Superpave Gyratory Compactor, SGC) 成型沥青混合料试件沿着高度方向不同层面的内部空隙特征^[7]; 吴浩等利用CT技术, 结合分形理论研究了开级配磨耗层沥青混合料的内部空隙分布规律与劈裂强度的关系^[8]; 裴建中等采用CT技术获取了多孔排水沥青混合料的空隙率、空隙直径、空隙轮廓分维数与空隙面积等参数, 以此分析了混合料的空隙竖向分布特征^[9-10]; 谭忆秋等利用CT技术对不同级配类型的沥青混合料试件进行了三维重构, 并采用正交试验设计与方差分析等方法分析了混合料试件空隙率测试精度的影响因素^[11]; 王聪等基于CT技术研究了马歇尔击实和静压成型的沥青混合料试件内部空隙特征, 并以平均空隙率和平均空隙等效直径对其进行了表征^[12]; Xu等利用CT技术获取了饱水沥青混合料内部水的分布, 并结合CT图像的分辨率和对比度分析了CT试验参数和试件尺寸对其分析结果精度的影响, 研究了不同加载工况下沥青混合料饱水前后的内部水的变化规律^[13]; Masad等利用CT技术获取了沥青混合料的内部结构特征, 采用有限元软件结合图像处理数据, 分析了SGC成型沥青混合料在水平方向与垂直方向的模量变化规律, 探讨了集料的长轴取向与各向异性状况对沥青混合料模量的影响效果^[14]; 张肖宁等以室内成型试件和路面取芯试件为研究对象, 利用CT技术从宏观与细观2种尺度研究了2种类型试件的抗车辙能力^[15]; 汪海年等采用CT技术获取了沥青混合料马歇尔试件内部结构的空隙等组分特征, 研究了混合料的试件尺寸和成型方法对扫描成像质量的影响程度^[16]; Xu等利用CT技术识别了3种类型沥青混合料在冻融循环前后的内部空隙变化规律和内部结构演变^[17]; 肖鑫等采用CT和数字图像技术获取了排水沥青混合料内部结构组成, 应用改进大津法辨识混合料差异性物质, 并对空隙的空间分布特性进行了研究^[18]。

一些研究人员基于沥青混合料各组分的特性和空间分布提出了评价指标与方法进行沥青混合料的均匀性研究, Hunter等应用DIP技术, 提出了通过比较沥青混合料试件截面上相等区域内集料累计面积来评价混合料集料不均匀性的方法^[19]; Azari基于沥青混合料试件CT扫描图像, 提出了采用标准正态分布参数作为集料均匀性的评价指标, 分析了集料不均匀性对混合料力学性能的影响^[20]; Thyagarajan等利用CT技术获取了SGC成型沥青混合料试件的内部空隙分布特征, 提出了不均匀指标以定量描述垂直和水平方向的空隙分布^[21]; 胡迟春等采用CT技术对沥青混合料的纵向空隙结构分布情况进行了研究, 结果表明沥青混合料中空隙和集料分布的不均匀是导致沥青混合料内部结构产生不均匀性的主要原因^[22]; 李智等采用CT技术虚拟重构了沥青混合料试件, 提出了粗集料不均匀系数与试件颗粒竖向变异系数等指标评价沥青路面芯样施工质量^[23]; 郭乃胜等应用CT技术和数字图像处理方法, 考虑粗集料、沥青砂浆和空隙各组分的作用, 提出了一种基于沥青混合料各组分密度的内部结构均匀性识别方法^[24]。

目前, 国内外学者采用CT技术对沥青混合料内部结构均匀性的研究还处于探索阶段, 其中已有的均匀性评价方法未充分考虑各组分在沥青混合料内部结构均匀性中发挥的作用。此外, 关于马歇尔设计方法中的体积设计参数与沥青混合料内部结构特征关系的研究较少, 尤其是与沥青混合料均匀性关系的研究鲜有报道, 而该部分研究对沥青混合料的内部结构各组分空间分布特征识别、均匀性评价与设计体系完善具有重要影响。为此, 本文选用密级配沥青混合料, 利用CT技术建立了沥青混合料均匀性识别方法, 分析了均匀性评价指标与马歇尔设计方法中的体积设计参数之间的关系, 给出能够表征体积设计参数的内部结构特征指标, 以此进行体积设计参数的计算, 基于体积设计参数和均匀性建立了沥青混合料最佳沥青用量确定方法, 并通过实例验证该方法的有效性。

1.   基于马歇尔设计方法确定沥青混合料最佳沥青用量

本文选用AC-16型密级配沥青混合料作为研究对象, 基于马歇尔设计方法确定其最佳沥青用量。其中, 沥青采用辽河A-90基质沥青, 集料和矿粉的产地分别为辽宁本溪和辽宁辽阳。根据《规范》中的规定选取级配中值作为沥青混合料的目标配比。按照《规范》预估沥青混合料的沥青用量为4.5%, 以此为中值, 选用5种沥青用量C为3.5%、4.0%、4.5%、5.0%和5.5%, 每种沥青用量的混合料有效试件数量为3个。根据《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》 (JTG E20—2011) 要求采用表干法测算沥青混合料的毛体积相对密度γ_b, 采用真空法测算沥青混合料的最大理论相对密度γ_t, 测算结果见表 1。根据《规范》计算沥青混合料体积设计参数, 即空隙率V₁、间隙率V₂和饱和度V₃。同时, 针对5种沥青用量的混合料进行马歇尔稳定度试验, 测定马歇尔稳定度M与流值F, 结果见表 2。

表  1  密度测算结果

Table  1.  Density test result

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表  2  马歇尔试验结果

Table  2.  Marshall test result

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根据最大毛体积相对密度所对应的沥青用量a₁、最大稳定度所对应的沥青用量a₂、《规范》规定的空隙率技术要求范围中值所对应的沥青用量a₃和《规范》规定的饱和度技术要求范围中值所对应的沥青用量a₄的平均值确定沥青混合料的最佳沥青用量初始值O₁, 根据沥青用量与毛体积相对密度、空隙率、间隙率、饱和度、稳定度和流值的关系, 以及《规范》规定求得满足稳定度、流值、空隙率和饱和度4个参数的沥青用量范围, 获取各沥青用量范围交集的最小值(O_min) 和最大值(O_max), 以两者的中值作为最佳沥青用量初始值O₂。以O₁和O₂的中值确定最佳沥青用量O₀。通过分析计算可得O₁为4.0%, O₂为4.4%, O₀为4.2%。由O₀确定的沥青混合料马歇尔设计指标检验结果表明, 各项指标均满足《规范》中对重载交通的高等级公路所在区域的技术要求, 具体见表 3。

表  3  马歇尔设计方法的设计指标检验

Table  3.  Verification of design indices in Marshall design method

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2.   体积设计参数与均匀性关系

2.1   空隙率与均匀性关系

为了分析马歇尔设计方法中各体积设计参数与沥青混合料均匀性的关系, 本文建立了一种沥青混合料均匀性识别方法(HIMDI), 以此计算沥青混合料试件的均匀性评价指标。该方法是利用CT技术将沥青混合料试件沿着高度方向划分成若干层(n), 形成若干截面有效面积基本相等的数字图像, 再获取每一层截面的t个同心圆, 每个同心圆的圆心与截面的圆心重合, 按照面积由小至大的顺序, 同心圆半径增量均为R/t, 其中R为有效面积区域半径, 其中令4t=m, m为区域数, 具体划分见图 1。

图  1  截面区域划分

Figure  1.  Division of cross section areas

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通过对截面数字图像区域集合中的粗集料、沥青砂浆和空隙提取得到各组分的内部结构体积特征, 根据各组分的面积与密度计算每个截面中各区域的均匀性评价参数_ρij (第j个截面中第i个区域的均匀性评价参数) 与均匀性评价参数标准值_ρdij, 由这2个评价参数可以计算单一沥青混合料试件的均匀性评价指标K。K愈小, 表示该试件内部结构均匀性愈好^[24]。K为

本文采用的工业CT扫描设备参数配置为: 最大管电压为240kV, 最大管功率为320 W。通过调试设备参数与相关试验数据, 确定设备扫描配置电压为180kV, 电流为80μA。在CT图像的DIP过程中, 首先进行图像的灰度化处理, 形成灰度化直方图; 其次采用双峰法与CT值法相结合的方式选取沥青混合料各组分的灰度阈值; 最后根据选定的各组分阈值, 对数字图像中目标区域进行图像分割。

不同沥青用量的3个混合料试件K的平均值见图 2, 相应V₁的平均值见图 3。通过比较图 2、3可以看出: 不同沥青用量条件下V₁与K的分布状态具有显著差异; 当沥青用量为3.5%~5.5%时, V₁呈现单调递减的规律; K的分布状态呈现两段式, 当沥青用量为3.5%~4.1%时, K单调递减, 当沥青用量为4.1%~5.5%时, K单调递增, 当沥青用量为4.1%时, K的最小值为5.21×10^-6; 不同沥青用量条件下各种试件的K值变化范围没有交集, 进而表明不同沥青用量的沥青混合料试件内部结构的均匀性变化范围稳定, 采用K值表征沥青混合料均匀性具有良好的辨识性。

图  2  K分布

Figure  2.  Distribution of K

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图  3  V₁分布

Figure  3.  Distribution of V₁

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为了分析V₁与K分布差异的原因, 本文对影响K分布的因素进行了分析。通过分析均匀性评价指标K的定义式(1) 可知, K的分布趋势受到了区域均匀性参数ρ_ij与区域均匀性标准值ρ_dij差值的影响, 同时由式(1) 可知, 对于CT扫描参数相同且HIMDI划分区域形式相同的同批次沥青混合料试件, ρ_dij为定值。由此可以说明影响K分布状态的主要因素是ρi_j。影响ρ_dij的因素包括区域面积C_ij、组分密度权重系数β_f (粗集料的f为1, 沥青砂浆的f为2, 空隙的f为3) 以及粗集料、沥青砂浆和空隙的面积(分别为A_1ij、A_2ij和A_3ij)。由于同批次沥青混合料试件的C_ij代表的第j层截面中第i个区域的面积相等, 而各区域内的粗集料、沥青砂浆和空隙的面积是变化的, 因此, 第j层截面中第i个区域内粗集料、沥青砂浆和空隙的面积与对应组分密度权重系数β_f的乘积对ρ_ij值的影响最大。需要说明的是: 根据β_f的物理意义可知, 空隙的密度权重β₃为0, 进而β₃A_3ij的计算值为0。但是由于沥青混合料试件每个截面内C_ij为定值, 且A_1ij、A_2ij和A_3ij与C_ij相关, 因此, 尽管β₃A_3ij的计算值为0, 但A_3ij值仍可对A_1ij和A_2ij产生影响。

为了进一步分析沥青混合料中的粗集料、沥青砂浆和空隙的内部结构特征对均匀性评价指标K的影响, 本文基于HIDMI计算粗集料(粒径不小于2.36mm)、沥青砂浆(包含沥青、矿粉和细集料, 细集料的粒径不小于1.18mm) 和空隙所占混合料试件总体积的百分率, 分别用H₁、H₂和H₃表示, 分析不同沥青用量条件下H₁、H₂、H₃与V₁的关系, 进而明确V₁与K的关系。沥青混合料组成见图 4。

图  4  沥青混合料组成

Figure  4.  Compositions of asphalt mixture

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利用CT技术沿着混合料试件高度方向进行扫描, 为了提高计算精度, 将沿试件高度方向划分为680层, 通过计算混合料试件全部截面空隙率, 进而确定混合料试件空隙率H₃, 同理, 根据粗集料和沥青砂浆的相关图像分割参数逐层确定H₁和H₂, 其计算结果见图 5。

由图 5可知: 不同沥青用量条件下H₂值变化相对较大, 其标准差为2.39%, H₂值变化的主要原因是由于沥青用量的变化, 而非细集料含量所致; 与H₂值相比, H₁值变化相对较小, 其标准差为1.19%, 这说明通过HIMDI计算得到的粗集料百分比不会因为沥青用量的变化而显著改变。

图  5  组分体积百分率

Figure  5.  Volume percentages of compositions

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不同沥青用量条件下H₃与V₁的比较见图 6, 可以看出: 随着沥青用量的增加, H₃与V₁的变化规律基本相同, 均是单调减小; 在沥青用量为3.5%~4.5%时, H₃与V₁的降低速率差异较小, 即H₃与V₁相差较小, 平均差值为0.22%;在沥青用量为4.5%~5.5%时, H₃与V₁的降低速率减小, 趋于平稳, 平均差值为0.35%;在沥青用量为3.5%~5.5%时, H₃与V₁的平均差值为0.28%。由此可以确定不同沥青用量条件下H₃与V₁的平均差值为0.28%, 这说明H₃计算的准确性较高。此外, 由图 5可知: 随着沥青用量的增加, H₁单调减小, H₂单调增大, 而K值呈现先减小、后增大的规律。根据β_f的物理意义可以推出β₁ > β₂, 当沥青用量较小时, H₁较大, 进而导致ρ_ij较大, 由于各组分体积含量相对差异较大, 试件内部结构中多数区域内的组分难以达到理想条件下组分的平衡状态, 因此, 多数区域内的ρ_ij与ρ_dij相差较大, 此时差值为正值的区域数量大于差值为负值的区域数量, 继而使得K较大; 当沥青用量继续增加时, H₁与H₃均减小, 各组分体积含量相对差异减小, 从而使得试件内部结构中多数区域内的ρ_ij与ρ_dij差值进一步减小, 相应的K值减小; 当沥青用量继续增加后, H₁继续减小, H₃继续增大, 试件内部结构中多数区域内的ρ_ij与ρ_dij差值较大, 此时差值为正值的区域数量小于差值为负值的区域数量, 亦使K值较大。通过分析沥青用量区间内的V₁与K之间关系可以得到: 在不同沥青用量条件下, V₁呈单调变化, 而K呈现两段式分布, 且K存在一个最小值, 该最小值对应的V₁代表了沥青混合料试件内部结构均匀性最佳时的空隙率; 由V₁与H₃的关系可知, 两者的物理意义相同, 沥青混合料的V₁可以由H₃表示; 沥青混合料的均匀性是由粗集料、沥青砂浆和空隙共同作用的结果, 空隙率仅是K变化的影响因素之一, 其对K变化规律不起决定性作用, 即空隙率是K变化的必要非充分条件。

图  6  V₁与H₃比较

Figure  6.  Comparison between V₁and H₃

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2.2   间隙率、饱和度与均匀性关系

间隙率V₂的物理意义是指沥青混合料中去除矿料后剩余的体积所占混合料试件总体积的百分率, 《规范》给出了考虑沥青被集料吸收的V₂计算公式, 但沥青被集料吸收量仍是通过计算得到, 且其存在一定误差, 因此, 为了简化分析, 本文假设不考虑沥青被集料吸收, 可得V₂表达式^[25]为

式中: V₄为沥青体积百分率, 其物理意义是指沥青的体积占混合料试件总体积的百分率, 根据《规范》进行计算, 结果见图 7。

图  7  V₄测算结果

Figure  7.  Measured result of V₄

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由上述分析可知, H₃可以表示V₁, 进而得到

式中: H₄表征V₂, 受H₃与V₄的共同影响。

不同沥青用量条件下H₄和V₂的计算结果比较见图 8, 可以看出: 随着沥青用量增大, V₂与H₄总体呈现单调递减的规律; 在沥青用量为4.5%~5.0%时, 沥青用量为5.0%的H₄较沥青用量4.5%时的H₄大, H₄呈现增加状态, 但是增加幅度仅为0.01%;不同沥青用量条件下V₂均值为15.24%, H₄均值为15.51%;V₂与H₄最小差值为0.12%, 最大差值为0.44%, 平均差值为0.27%, 由此说明, H₄可以近似表征V₂。

图  8  V₂与H₄比较

Figure  8.  Comparison between V₂and H₄

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通过比较不同沥青用量条件下V₂与K的分布规律可知: 当沥青用量为3.5%~5.5%时, 随着沥青用量的增加, V₂曲线呈现单调递减的规律, 这与K的两段式分布不同。由于H₄可以表征V₂, 因此, 本文通过分析不同沥青用量条件下H₄与K的关系, 研究V₂与K产生差异的原因。对于H₄, 当沥青用量为3.5%~5.5%时, H₄减小, V₂增大, H₄的降低幅度大于V₂的增长幅度, 从而使得H₄减小。当沥青用量为3.5%时, V₂较小, 从而使得H₂较小, 此时H₁与H₃均较大, 这同样由于各组分体积含量相对差异较大, 试件内部结构中多数区域内的组分难以达到理想条件下组分的平衡状态, 因此, 多数区域内的ρ_ij与ρ_dij差值较大, 此时差值为正值的区域数量大于差值为负值的区域数量, 进而使得K值较大。当沥青用量从3.5%增至4.0%时, V₄增大, 相应的H₂增大, 而H₁与H₃均减小, 各组分体积含量相对差异减小, 从而使得试件内部结构中多数区域内的ρi_j与ρ_dij差值减小, 相应的K值减小。当沥青用量从4.0%增至5.5%时, V₄增大, 进而H₂增大, H₁与H₃均减小, 各组分体积含量相对差异继续减小, 从而使得试件内部结构中多数区域内的ρ_ij与ρ_dij差值继续减小, 在ρ_ij与ρ_dij差值最小时, 表示了混合料试件内部结构中各区域均匀性最佳, 此时对应的K值最小。此后, 随着沥青用量增加, 试件内部结构中多数区域内的ρ_ij与ρ_dij差值增大, 此时差值为正值的区域数量小于差值为负值的区域数量, 最终使得K值较大。

综上所述, 尽管可以采用H₄表征V₂的分布状态, 但无法依据H₄的分布确定V₂和K值之间的有效数学关系。这主要由于V₂仅能代表沥青和空隙的体积特征, 不能代表沥青混合料中其他组分的体积特征。沥青混合料均匀性是由各组分的体积百分率和空间分布共同决定, 因此, 不能采用V₂表征沥青混合料均匀性。

饱和度V₅的物理意义是指沥青混合料中沥青体积在V₂中所占的百分率

由式(4) 可知: V₅是关于空隙率和沥青体积百分率的体积指标, 通过分析组分的体积特征参数H₄和H₃, 进而确定与V₅物理意义相同的指标H₅

不同沥青用量条件下V₅与H₅比较见图 9, 可以看出: V₅与H₅的分布规律相同, 随着沥青用量增加, V₅和H₅均呈单调递增, 且当沥青用量大于4.5%时, 2条曲线增涨幅度均明显减小; 当沥青用量为3.5%~4.5%时, V₅与H₅分别增大了16.85%和16.54%;当沥青用量为4.5%~5.5%时, V₅与H₅分别增大了3.16%和1.56%;在不同沥青用量条件下, V₅均值为74.68%, H₅均值为73.35%, 二者的最大差值为2.37%, 最小差值为0.47%, 均值为1.33%, 这表明V₅与H₅的分布规律相同, 在不同沥青用量条件下二者的差异较小, 因此, 可以采用H₅表征V₅。与V₂相同, 体积设计参数V₅无法表征粗、细集料的体积特征, 因此, V₅与K无法建立直接有效的数学关系。

图  9  V₅与H₅比较

Figure  9.  Comparison between V₅and H₅

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3.   考虑均匀性的沥青混合料最佳沥青用量确定方法

马歇尔设计方法中的体积设计参数V₁~V₃与均匀性评价参数K之间没有直接、有效的数学关系, 但V₁~V₃分别与可以表征沥青混合料内部结构组分体积指标的H₃~H₅之间具有良好的关系, 并具有相同的物理意义。为此, 本文基于马歇尔设计方法与均匀性评价方法, 结合可以表征内部结构组分体积指标, 建立了沥青混合料最佳沥青用量确定方法, 简称OAC-G方法。采用OAC-G方法与马歇尔设计方法确定沥青混合料最佳沥青用量流程见图 10, 实线箭头表示马歇尔设计方法的计算流程, 虚线箭头表示考虑均匀性的OAC-G方法的计算流程。在沥青混合料制备等相关试验过程中, 2种方法没有差异, 而在初选沥青用量制作试件后, 2种方法在确定沥青混合料最佳沥青用量的步骤有所不同。本文从设计指标获取途径与最佳沥青用量计算依据比较采用2种方法确定最佳沥青用量的差异。

图  10  最佳沥青用量确定流程

Figure  10.  Determination flowchart of optimum asphalt content

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3.1   设计指标获取途径

对于马歇尔设计方法和OAC-G方法, 仅有毛体积相对密度、稳定度和流值3个指标获取途径相同, 即需要通过室内试验的方式获得。2种方法的差异见表 4, 可知: 与马歇尔设计方法相比, OAC-G方法在测定沥青混合料试件空隙率时, 避免了沥青混合料最大理论相对密度试验; 传统的沥青混合料室内试验存在耗时长、操作复杂与人为误差等弊端, 而OAC-G方法中使用的CT技术, 为无损检测, 在一定程度上避免了上述弊端的出现, CT扫描仪较为昂贵, 无法广泛地应用于实际工程中, 但采用该技术可获取沥青混合料内部结构的各组分特征, 进而可对沥青混合料均匀性进行评价, 即可考虑内部结构特性进行沥青混合料组成设计。

表  4  设计方法的比较

Table  4.  Comparison of design methods

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3.2   最佳沥青用量计算依据

马歇尔设计方法是根据沥青混合料的稳定度、毛体积相对密度、空隙率和饱和度确定最佳沥青用量初始值O₁, 同时计算满足稳定度、流值、空隙率和饱和度4个参数的沥青用量范围, 即O_min~O_max, 以其中值作为最佳沥青用量初始值O₂, 最终求得O₁与O₂的中值作为最佳沥青用量O₀。OAC-G方法是以马歇尔设计方法作为基础, 采用OAC-G方法中应用的试验或方法获得H₃~H₅等指标后, 结合稳定度、流值和毛体积相对密度分别计算O₁和O₂。同时, 基于HIMDI获得K, 并计算已知沥青用量区间内K的最小值, 确定此K值所对应的沥青用量O₃, 最终采用式(6) 确定沥青混合料最佳沥青用量

采用马歇尔设计方法确定沥青混合料最佳沥青用量时, 主要依据是沥青混合料的宏观体积设计参数与力学性能指标(稳定度和流值), 对于粗集料骨架和细集料填充状态的保证仅能单纯地依赖初选的配合比设计, 而在确定最佳沥青用量的过程中未考虑粗、细集料与空隙的空间分布均匀性, 从而在后续的配合比设计、检验过程中存在“问题”的概率增大, 即增加了反复校核的工作量。由式(6) 可知: 采用OAC-G方法确定沥青混合料最佳沥青用量过程中不仅考虑了马歇尔设计方法中的宏观体积设计指标对沥青混合料最佳沥青用量的影响, 而且增加了沥青混合料均匀性作为确定沥青混合料最佳沥青用量的重要指标。

4.   计算结果分析

本文应用马歇尔设计方法和OAC-G方法分别确定沥青混合料最佳沥青用量O₀, 以此量化2种方法在确定O₀方面存在的差异, 选用3种密级配混合料类型即AC-13、AC-16和AC-20进行实例验证。对于每种混合料类型, 初定5种沥青用量制作混合料试件, 每种沥青用量制作3个有效试件。采用马歇尔设计方法与OAC-G方法确定的沥青混合料最佳沥青用量见表 5。

表  5  最佳沥青用量

Table  5.  Optimum asphalt contents

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由表 5可知: 采用OAC-G方法与马歇尔设计方法获得的AC-13、AC-16和AC-20沥青混合料O₀的差值分别为0.07%、0.03%和0.05%, 由此表明, 采用OAC-G方法确定沥青混合料的O₀有较高的准确性。

此外, 根据《规范》对混合料的H₄、H₅、M和F进行检验, 结果见表 6: H₄、H₅、M和F均满足《规范》的技术要求, 由此进一步证明OAC-G方法的有效性。

表  6  设计指标检验

Table  6.  Verification of design indices

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5.   结语

(1) 利用CT技术对不同沥青用量的混合料试件进行扫描, 获取了沥青混合料的空隙率V₁, 并基于沥青混合料均匀性评价方法HIMDI计算了均匀性评价指标K, 分析了其与马歇尔设计方法中的体积设计参数V₁、间隙率V₂和饱和度V₃之间的关系, 结果表明, 采用H₃~H₅可以较为准确地表征V₁~V₃。

(2) 应用H₃~H₅与马歇尔体积设计参数的关系, 考虑沥青混合料内部结构均匀性, 建立了沥青混合料最佳沥青用量确定方法, 即OAC-G方法, 采用该方法确定的最佳沥青用量与马歇尔设计法所得的较为接近, 由此说明OAC-G方法确定沥青混合料最佳沥青用量有较高的准确性。

(3) 本文仅选用密级配沥青混合料进行了考虑均匀性的最佳沥青用量确定方法研究, 鉴于沥青混合料的级配类型多样性与配合比设计差异性, 今后需要针对其他级配类型的沥青混合料开展相关研究; 本文提出的方法仅是考虑微细观结构的沥青混合料组成设计的一种尝试, 其在实际工程中的应用仍有待深入。