Bitümlü Sıcak Karışımlara Ait Akma Değerinin Regresyon Modelleri İle Tahmini

Bu çalışmada, bitümlü sıcak karışım özelliklerinden olan ve Marshall Testi ile deneysel olarak belirlenebilen akma değerinin malzeme ve karışım özellikleri temelinde regresyon modelleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda Ankara Büyükşehir Belediyesi sınırları dahilindeki aşınma ve binder tabakalarının inşaatına yönelik bitümlü sıcak karışım uygulamalarına ait veriler derlenmiş ve uygulama temelinde 4680 adet gözlem içeren veri grubu oluşturulmuştur. Veri grubuna regresyon, temel bileşen, kümeleme ve diskriminant analizleri uygulanmıştır. Kümeleme analizi, veri grubunun 4 ana kümeye ayrılabileceğini göstermiştir. Belirlenen kümelere ve çeşitli kombinasyonlarına uygulanan standart aşamalı regresyon analizleri ile akma bağımlı değişkenini tahmin etmek üzere geliştirilen modellerde regresyon katsayısı % 73,9'a kadar ulaşmıştır

Prediction of Flow Value of Bituminous hot Mixtures by Regression Models

In this study, flow value of the bituminous hot mixtures that can be determined by Marshall Test has been aimed to be predicted by regression models based on material and mixture properties. In this context, data on bituminous hot mix applications for the manufacturing of wearing and binder layers within the borders of Ankara Metropolitan Municipality have been compiled and a data group containing 4680 observations has been created on the application basis. Regression, principal component, clustering and discriminant analyses have been applied on the data group. The clustering analysis shows that the data group can be divided into 4 main clusters. With the stepwise regression analyses carried out on the determined clusters and their various combinations, the regression coefficient of models, which are developed to predict the flow variable, has reached to 73.9 %

PDF

___

[1] KGM, Karayolları Teknik Şartnamesi. Karayolları Genel Müdürlüğü, Ankara, 2013.
[2] S.S. Karahancer, M. Kiristi, S. Terzi, M. Saltan, A.U. Oksuz, L. Oksuz, Performance evaluation of nano-modified asphalt concrete Constr Build Mater, 71:(2014) 283-288.
[3] R. Mistry, T.K. Roy, Effect of using fly ash as alternative filler in hot mix asphalt, Perspectives in Science, 8:(2016) 307-309.
[4] D. Arslan, M. Gürü, M.K. Çubuk, Bitüm ve bitümlü karışımların performans özelliklerinin organik esaslı çinkofosfat bileşiği ile geliştirilmesi, Gazi Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Dergisi, 27:(2012) 459-466.
[5] D. Arslan, M. Gürü, M.K. Çubuk, Preventing of rutting and crackings in the bituminous mixtures by monoethylene and diethylene glycol based synthetic polyboron compounds, Constr Build Mater, 50:(2014), 102-107.
[6] N. Morova, S. Serin, S. Terzi, M. Saltan, D.O. Kucukcapraz, S.S. Karahancer, E. Eriskin, E, Utility of polyparaphenylene terephtalamide fiber in hot mix asphalt as a fiber, Constr Build Mater, 107:(2016) 87-94.
[7] S. Haddadi, E. Ghorbel N. Laradi, Effects of the manufacturing process on the performances of the bituminous binders modified with EVA, Constr Build Mater, 22:(2008), 1212-1219.
[8] A.S. Karakas, B. Sayin, N. Kuloğlu, The changes in the mechanical properties of neat and SBSmodified HMA pavements due to traffic loads and environmental effects over a one-year period, Constr Build Mater, 71:(2014) 406-415, 2014.
[9] S. Hınıslıoğlu, E. Ağar, Use of waste high density polyethylene as bitumen modifier in asphalt concrete mix, Materials Letters, 58:(2004) 267-271.
[10] S. Ghosh, R. Chatterjee, P. Shanker, Estimation of ash, moisture content and detection of coal lithofacies from well logs using regression and artificial neural network modelling, Fuel, 177:(2016) 279-287.
[11] M.R. Mirzahosseini, A. Aghaeifar, Alavi, A.H. Gandomi, R. Seyednour, Permanent deformation analysis of asphalt mixtures using soft computing techniques, Expert Systems with Applications, 38:(2011) 6081-6100.
[12] J.M. Busch, W.G. Fortney, L.N. Berry, Determination of lithology from well logs by statistical analysis, Formation Evaluation, 2:(1987) 412-418.
[13] A. Aksoy, E. Iskender, H.T. Kahraman, Application of the intuitive k-NN Estimator for prediction of the Marshall Test (ASTM D1559) results for asphalt mixtures, Constr Build Mater, 34:(2012) 561-569.
[14] E. Özgan, S. Serin, T. Kap, Multi variety investigation into the effects of hot-mix asphalt parameters on the marshall stability, 6th International Advanced Technologies Symposium, Elazığ-Turkey, 101-108, 2011.
[15] S. Khuntia, A.K. Das, M. Mohanty, M. Panda, Prediction of Marshall Parameters of Modified Bituminous Mixtures Using Artificial Intelligence Techniques, International Journal of Transportation Science and Technology, 3:(2014) 211-228.
[16] Ünver, Ö., Gamgam, H., “Uygulamalı İstatistik Yöntemler”, Siyasal Kitabevi, Ankara, 1996.
[17] Özdamar, K., “Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi”, Cilt 1, Kaan Kitabevi, Eskişehir, 1999.
[18] Özdamar, K., “Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi”, Cilt 2, Kaan Kitabevi, Eskişehir, 2002.