Full-Depth Reclamation Method for Rehabilitation of Streets Pavement in City of Sirjan: Mix Design and Bearing Capacity
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 526
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCEMA-4-1_001
تاریخ نمایه سازی: 31 خرداد 1399
چکیده مقاله:
This paper aims to evaluate the full-depth reclamation (FDR) technique for the improvement of urban streets in the city of Sirjan from a technical standpoint. Also, experimental results of soil-reclaimed asphalt pavement (RAP) blend stabilized with Portland cement has been represented. The experimental program of this research includes two phases. The first phase includes geotechnical investigation of different pavement layers for assessment of the quality of existing materials and estimation of a structural number of existing pavements, and the second phase includes determination of optimum mix design for the recycled layer (stabilized soil-RAP blend). To this end, unconfined compressive strength and density tests were conducted on several soil/RAP ratios of 100/0, 80/20, 60/40, and 40/60. For each blend, different percentages of Portland cement were mixed to soil/RAP blends and cured for 7 and 28 days. Results showed that by adding RAP to virgin soil, unconfined compression strength and optimum moisture content of stabilized samples decrease. Furthermore, the addition of Portland cement to the mixture increases compressive strength and decreases optimum moisture content. The results of this study also show the significant ability of FDR to increase the structural number of distressed pavements.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Reza Ghanizadeh
Department of Civil Engineering, Sirjan University of Technology, Sirjan, Iran.
Morteza Rahrovan
Golgohar Iron Ore Mining & Industrial (GEG) Company, Sirjan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :