Prediction of base and subbase resilient modulus (Mr) using regression methodology

Yol üstyapılarının mekanik-ampirik tasarımındagranüler malzemelerin mekanik direncinin tespiti amacıyla kullanılabilecek engerçekçi parametre Esneklik modülü olarak karşımıza çıkmaktadır. Esneklikmodülü uygulanan gerilme durumuna, yükleme süresine, su muhtevasına, kuruyoğunluğa ve gradasyon gibi faktörlere bağlı olarak değişim göstermektedir.Bu çalışma kapsamında, ülkemizdeki yolinşaatlarında kullanılmakta olan volkanik kökenli agregalardan elde edilendeneysel bulgular kullanılarak agrega karışımlarının Esneklik modülünü (Mr)tahmin etmek amacıyla matematiksel bir model oluşturulmuştur. Çalışmadakullanılan agrega örnekleri (bazalt ve traki-bazalt) Anadolu yarımadasınıngüney ve iç bölgelerinden farklı ocaklardan temin edilmiştir. Çalışmanındeneysel kısmında dinamik üç eksenli deneyi uygulanarak silindirik numunelerinesneklik modülü bulunmuştur. Daha sonra elde edilen deneysel bulgularkullanılarak matematiksel bir model oluşturulmuştur. Çoklu regresyon yöntemiyle oluşturulan modelde,agrega fiziksel özellikleri, agrega karışım özellikleri ve numune yüklemedurumu ile ilgili parametreler (8 farklı değişken) giriş verisi olarak alınmışve agrega karışımlarına ait Mr değeri çıkış parametresi olarak eldeedilmiştir. Yeni ortaya konan model, Uzan modeli gibi geleneksel tahminmodellerine alternatif olarak ortaya konmuş ve bu modeller ile istatistikiolarak karşılaştırılmıştır. Çoklu regresyon yöntemiyle elde edilen performansdeğerleri oldukça yüksek çıkmıştır (R2:0,98,SE:10,51). Model belirli değişkenler kullanılarak, yeni giriş değerleri içinsonuç üretebilmektedir. Bunun sonucu olarak, gerçek-zamanlı olarak farklıgerilmeler altındaki esneklik modülü değerinin hesaplanabilmesini mümkünkılmaktadır.
Resilient modulus isan important design parameter for highway pavement structures because itrepresents the structural strength of pavement layers. The resilient modulusdepends on the factors such as applied stress, loading time, water content, drydensity and gradation. This paperdemonstrates the applicability of regression methodology for estimating the (Mr)Resilient modulus of pavement layers using the results of dynamic triaxialtests. Aggregate samples were collected from several different quarries ofcentral Anatolia. All of the aggregate sources were igneous rock (basalt, andtrachy-basalt). Initial work content of triaxial tests to obtain the resilientmodulus of cylindrical aggregate samples. Than new mathematical model proposedby using the results of dynamic triaxial tests.In the regressionmodel; aggregate physical properties, aggregate mixture properties and loadingfactors (a total of 8 variables) which are used as input parameters and theresilient modulus of the aggregate mixture obtained as output. In order tocompare the effectiveness of the new method, coefficients for the Uzanconstitutive model were also determined for laboratory testing and werecompared with the approach described in this paper. Performance parameters of R2:0.98 and Standard error:10.51 was obtained from model prediction. Theseresults are quite sufficient, and the regression model assumed the resilientresponse to be like a function by using the stated material parameters. So,this approach makes it possible to estimate the resilient modulus of thedifferent aggregates samples in real-time.