Evaluation of Volumetric Properties of Cassava Peel Ash Modified Asphalt Mixtures
Publish place: Civil Engineering Journal، Vol: 8، Issue: 10
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 77
This Paper With 15 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-8-10_007
تاریخ نمایه سازی: 1 اردیبهشت 1403
Abstract:
In continuance to providing a reliable and cost-efficient road construction material that would aid the development of sustainable pavements while also eradicating agricultural wastes to protect the environment, Cassava Peel Ash (CPA) modified asphalt mixture is seen to be one of the most viable options. This study aimed to determine the suitability of Cassava Peel Ash (CPA) in hot mix asphalt for improved pavement performance. Using response surface methodology, a central composite design was employed for the mix design parameters, namely coarse aggregate (CA), fine aggregate (FA), mineral filler (MF), bitumen content (BC), and cassava peel ash (CPA). CPA was used as a partial replacement for filler and varied between ۰% and ۲۰%. The BC varied between ۴% and ۸%, the MF varied between ۱۵% and ۲۰%, the FA varied between ۱۰% and ۱۴%, and the CA varied between ۴۶% and ۵۲%. The interactive effect between the mix design parameters on the volumetric properties of the asphalt mixtures was evaluated. The results obtained showed the Marshall stability, flow, density, volume of the void, and void in mineral aggregates of the asphalt mixtures at ۱.۸۰۳۷–۸.۰۴۵ kN, ۲.۷-۸.۲۲ mm, ۲.۰۴۲۶–۲.۳۹۰۹%, ۱.۰۹۴–۷.۹۶۶% and ۵۵.۵۱۰۵–۹۳.۱۳۹۳% respectively. These results indicate that the interaction of CA, FA, MF, BC, and CPA influences the volumetric properties of asphalt mixtures. From the RSM analysis, a prediction model and an optimal condition of ۴.۰۱۸% asphalt content, ۲۰% cassava peel ash, ۴۶% coarse aggregate, ۱۰% fine aggregate, and ۱۵% mineral filler were achieved for the asphalt mixtures. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۲-۰۸-۱۰-۰۷ Full Text: PDF
Keywords:
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :