تمت مناقشة رسالة الماجستير في الهندسة المدنية / اختصاص طرق ومواصلات للطالب أحمد عباس سليم الكترونيا بتاريخ 6/09/2020 و الموسومة:
“Modeling of Rutting Performance for Asphaltic Mixtures Modified with Steel Fibers Using Artificial Neural Network”
(نمذجة أداء التخدد للخلطات الإسفلتية المعدلة بألياف الصلب باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية)
و تكونت لجنة المناقشة من الذوات:
أ.د. أمجد حمد خليل البياتي (رئيس اللجنة)
أ.م. أكرام فرعون أحمد (عضو لجنة)
أ.م.د. ميامي محمد هلال (عضو لجنة)
أ.م.د. محمد قادر إسماعيل (مشرف الدراسة)
يميل هذا البحث إلى دراسة دور ألياف الصلب المضافة لتحسين مقاومة التخدد للطبقة السطحية للرصف الأسفلتي بإضافة ثلاث نسب مئوية ٠٫٥و ١ و١٫٥٪ من ألياف الصلب إلى الخلطة الإسفلتية.
تم تحديد عمق التخدد باستخدام جهاز تتبع العجلة عند درجتي حرارة اختبار مختلفتين (٤٥ و٥٥ درجة مئوية) وضغطين من (٧٠ و٨٠ رطل لكل بوصة مربعة) لكل خلطة أسفلتيه بواقع ٥٠٠٠ دورة وأظهرت النتائج أن الخلطات الاسفلتية المعدلة بألياف الصلب كانت أكثر مقاومة للتخدد من الخلطة الإسفلتية الاعتيادية.
أظهرت النتائج أن إضافة ١٪ من الياف الصلب القياسية ومخلفات الصلب إلى الخلطات الإسفلتية فعال للغاية في تقليل عمق التخدد وباستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية مع ١٠ خلايا عصبية في الطبقة المخفية أظهرت معدل خطأ منخفض جدًا وهذا هو الأمثل طوبولوجيا للتنبؤ بعمق التخدد للخلطات الإسفلتية في وقت قصير جدًا استنادًا إلى أربع بيانات إدخال: عدد الدورات، درجة الحرارة، الإجهاد، ونسبة ألياف الصلب دون الحاجة إلى اختبارات مستهلكة للوقت ومكلفة.
