近期，课题组在国际期刊《Fuel》发表研究论文“Prediction of rheological properties of high polymer-modified asphalt binders based on BAS-BP neural network and functional groups” （基于BAS-BP神经网络和官能团的高含量聚合物改性沥青流变学性能预测）。
高含量聚合物改性沥青由于其性能优越而备受关注。本研究旨在揭示高含量聚合物改性沥青的流变行为，并基于其流变性能与化学成分之间的相关性建立性能预测模型。研究结果显示高含量聚合物改性沥青性能与其含量直接相关，高低温性能都受益于聚合物中丁二烯和苯乙烯链段的共同作用。丁二烯和苯乙烯的特征官能团参数与沥青中聚合物含量呈线性关系，并与流变学指标相关，使其成为沥青材料的“基因”。基于这种相关性构建的BAS-BP预测模型能够有效预测高含量聚合物改性沥青的流变学行为，其预测平均相对误差低于3%。本研究为构建聚合物改性沥青化学成分和流变性能相关性以及性能预测提供了新的视角和方法。
图1.沥青化学成分参数与聚合物含量的相关性
图2.基于BAS-BP模型的预测结果与实测结果的对比
课题组蒋玮教授、袁东东讲师为论文通讯作者，博士研究生吴旺杰为论文第一作者。论文链接： https://doi.org/10.1016/j.fuel.2024.132989
（撰稿：吴旺杰 审核：张硕 复核：姚腾坤 终审：肖晶晶）
