Numerical study on the damage, healing and fracture properties of asphalt mixtures

Research output: ThesisDissertation (external)

Abstract

Asfaltmengsels behoren tot een type composietmaterialen die veel gebruikt worden in de wegenbouw. Dit composiet bezit een intrinsieke zelfherstellende eigenschap die gedeeltelijk herstel na beschadiging mogelijk maakt. Dit onderzoek beoogde het zelfgenezing capaciteit te begrijpen om materiaalefficiëntie en de prestatievoorspellingen te verbeteren. De studie onderzocht de fundamentele mechanische eigenschappen van asfaltmengsels, met de focus op het niet-lineaire gedrag van hun basisonderdeel, de asfaltmatrix. Door middel van een reeks experimenten werd een driedimensionaal niet-lineair constitutief model ontwikkeld, rekening houdend met compressie-spanning asymmetrie en snelheidsafhankelijkheid. Daarnaast werd een veelzijdig zelfherstellend model voorgesteld, waarmee de herstelefficiëntie voorspeld kan worden als functie van het schadeniveau, rusttijd en belastingssnelheid. Om de materiaalprestaties te karakteriseren, werd een gemodificeerde Nelder-Mead optimalisatiemethode ontwikkeld die volledig paralleliseerbaar is en in staat is om zeer nauwkeurige identificatie van de gehele set niet-lineaire parameters te bieden met ongekende efficiëntie. Ten slotte werd een hoogwaardig driedimensionaal eindig-elementenmodel van asfaltmengsels ontwikkeld, geverifieerd door experimentele resultaten. Dit model voorspelt schade, zelfgenezing en breukprocessen onder verschillende belastingssnelheden en op globaal en lokaal niveau.
Original languageEnglish
QualificationDoctor of Philosophy
Awarding Institution
  • Universiteit Gent
Supervisors/Advisors
  • Gilabert, F. A., Supervisor, External person
  • Zhu, Xingyi, Supervisor, External person
Award date13 Jun 2023
Publisher
Print ISBNs9789463557207
Electronic ISBNs9789463557207
Publication statusPublished - 2023

Fingerprint

Dive into the research topics of 'Numerical study on the damage, healing and fracture properties of asphalt mixtures'. Together they form a unique fingerprint.

Cite this