Xây dựng mô hình dự báo độ sâu vệt hằn bánh xe bằng thiết bị wheel tracking cho bê tông nhựa chặt sử dụng cốt liệu địa phương

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VĂN CHƢƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE BẰNG THIẾT BỊ WHEEL TRACKING CHO BÊ TÔNG NHỰA CHẶT SỬ DỤNG CỐT LIỆU ĐỊA PHƢƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG CƠNG TRÌNH GIAO THÔNG Đà Nẵng, năm 2018 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VĂN CHƢƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE BẰNG THIẾT BỊ WHEEL TRACKING CHO BÊ TÔNG NHỰA CHẶT SỬ DỤNG CỐT LIỆU ĐỊA PHƢƠNG Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng Cơng trình giao thơng Mã số: 60.58.02.05 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS NGUYỄN HỒNG HẢI Đà Nẵng, năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận văn Nguyễn Văn Chƣơng XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE BẰNG THIẾT BỊ WHEEL TRACKING CHO BÊ TÔNG NHỰA CHẶT SỬ DỤNG CỐT LIỆU ĐỊA PHƢƠNG Học viên: Nguyễn Văn Chƣơng Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng cơng trình giao thơng Mã số: 8.58.0205, Khóa: 33 Trƣờng Đại học Bách khoa - ĐHĐN Tóm tắt – Lún vệt bánh xe (LVBX) tƣợng bề mặt mặt cắt ngang mặt đƣờng hơng cịn giữ ngun đƣợc hình dạng nhƣ thiết kế ban đầu, mặt đƣờng bị lún xuống vị trí vệt bánh xe dần hình thành vệt lún theo chiều dọc đƣờng Nguyên nhân tƣợng LVBX tổ hợp nhiều yếu tố nhƣ: lƣu lƣợng, tải trọng xe, chất lƣợng lớp kết cấu áo đƣờng, điều kiện khí hậu Trên giới, có nhiều mơ hình dự báo lún vệt bánh xe nhƣ: đánh giá tuổi thọ kết cấu thông qua tiêu chuẩn LVBX; phƣơng pháp thiết kế học – thực nghiệm … Tuy nhiên, hầu hết mơ hình mơ hình dự báo q trình khai thác từ thơng số thu thập đƣợc ngồi trƣờng Các mơ hình dự báo q trình thiết kế hỗn hợp cấp phối cịn Vì vậy, việc nghiên cứu tìm hiểu, đánh giá ảnh hƣởng thông số thiết kế hỗn hợp BTNC đến khả kháng lún vệt bánh xe (thông qua tiêu độ sâu vệt hằn bánh xe thiết bị Wheel Tracking), từ đƣa mơ hình dự báo từ bƣớc thiết kế sơ cần thiết Từ số liệu thu thập đƣợc, đề tài sử dụng phƣơng pháp phân tích thành phần (PCA) phân tích hồi quy đa biến cho trƣờng hợp thiết kế có thơng số thiết kế khác nhau, mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến đƣợc xây dựng Mơ hình cho phép dự báo đƣợc độ sâu vệt hằn bánh xe BTN dựa thông số thiết kế bản: hàm lƣợng nhựa (HLN), tỷ trọng khối (Gmb), độ rỗng dƣ (Va), số cấp phối (Gr) Mơ hình hỗ trợ trình thiết kế hỗn hợp BTN khâu thiết kế sơ sử dụng nguồn vật liệu địa phƣơng Từ khóa – mơ hình, lún vệt bánh xe, bê tông nhựa, wheel tracking, cốt liệu địa phƣơng ESTABLISH THE MODEL FOR PREDICTING RUT DEPTH BY USING WHEEL TRACKING TEST FOR ASPHALT CONCRETE USING LOCAL AGGREGATES Abstract – Rutting is a surface phenomenon of the cross-section of the road that does not retain its shape as it originally was designed, this is a depression into a road or path by the travel of wheels and gradually formed the settling pattern longitudinal of the road The cause of the rutting deformation is due to a combination of many factors such as: traffic, vehicle load; quality layers of pavement structure; climate conditions In the world, there are now many models of predictions rut depth such as: structural life expectancy rating through rutting standard; Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide However, most of these models are forecast models in the extraction process from the data which collected in the field Prediting models in the design process are few Therefore, this study investigates and evaluates the effect of the design properties of the asphalt concrete on the resistance to rutting (by using Wheel Tracking test), and establish the predicting model from the preliminary design stage is necessary From the data capture, using the principal component analysis (PCA) method and multivariate regression analysis on different cases of the design with variable parameters, a prediction model is established Model allows the prediction of rutting depth (Rd) based on five parameters: asphalt content (HLN), bulk specific gravity (Gmb), air void (Va), Grade ratio (Gr) Model can assist the preliminary design process of asphalt mixture in case using the local materials Key words – model, rutting, asphalt concrete, wheel tracking, local aggregates MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DANG MỤC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài: Mục tiêu nghiên cứu: Đối tƣợng nghiên cứu: Phạm vi nghiên cứu: Phƣơng pháp nghiên cứu: Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài: Dự kiến nội dung luận văn CHƢƠNG MẶT ĐƢỜNG BÊ TÔNG NHỰA VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN CƢỜNG ĐỘ VÀ KHẢ NĂNG KHÁNG LÚN VỆT BÁNH XE 1.1 KHÁI NIỆM VỀ BÊ TÔNG NHỰA VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN CHẤT LƢỢNG BÊ TÔNG NHỰA 1.1.1 Khái niệm bê tông nhựa 1.1.2 Các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng bê tông nhựa 1.2 CÁC HIỆN TƢỢNG HƢ HỎNG CỦA MẶT ĐƢỜNG BÊ TƠNG NHỰA VÀ CÁC MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ BÁO LÚN VỆT BÁNH XE CỦA BTN TẠI VIỆT NAM VÀ TRÊN THẾ GIỚI 1.2.1 Các tƣợng hƣ hỏng mặt đƣờng bê tông nhựa 1.2.2 Các mơ hình nghiên cứu dự báo lún vệt bánh xe BTN Việt Nam giới 13 1.3 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN CƢỜNG ĐỘ VÀ KHẢ NĂNG KHÁNG LÚN VỆT BÁNH XE CỦA BTNC THÔNG THƢỜNG 18 1.3.1 Các yếu tố trình thiết kế hỗn hợp BTN 18 1.3.2 Các yếu tố trình khai thác 23 1.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG 26 CHƢƠNG 2.THÍ NGHIỆM VẬT LIỆU VÀ KHẢO SÁT THỰC NGHIỆM TRONG PHÒNG 27 2.1 KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM VẬT LIỆU 27 2.1.1 Kết thí nghiệm đá dăm 27 2.1.2 Kết thí nghiệm bột khống 31 2.2.3 Kết thí nghiệm nhựa đƣờng 32 2.2 ĐỀ XUẤT CẤP PHỐI HỖN HỢP CỐT LIỆU DÙNG CHO NGHIÊN CỨU 34 2.3 KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM CÁC CHỈ TIÊU CƠ LÝ CỦA BTN 37 2.4 KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE BẰNG THIẾT BỊ WHEEL TRACKING 37 2.4.1 Thiết bị thí nghiệm 37 2.4.2 Thơng số thí nghiệm 39 2.4.3 Phƣơng pháp chế bị bảo dƣỡng mẫu thí nghiệm 39 2.4.4 Kết thí nghiệm 42 2.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG 45 CHƢƠNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE CHO BÊ TÔNG NHỰA CHẶT 46 3.1 ẢNH HƢỞNG CỦA NHIỆT ĐỘ ĐẾN ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE 46 3.2 PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA CHỈ SỐ CẤP PHỐI VÀ CÁC CHỈ TIÊU CƠ LÝ CỦA BTN ĐẾN ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE 49 3.3 XÂY DỰNG MƠ HÌNH TƢƠNG QUAN GIỮA ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE VỚI CÁC THÔNG SỐ THIẾT KẾ CỦA HỖN HỢP BÊ TÔNG NHỰA 51 3.3.1 Phƣơng pháp phân tích thành phần (PCA – Principal Component Analysis) …………… 51 3.3.2 Định nghĩa biến thông số ảnh hƣởng 52 3.3.3 Kết phân tích PCA: 52 3.4 MƠ HÌNH XÁC ĐỊNH ĐỘ SÂU VHBX KHI THỬ NGHIỆM BẰNG THIẾT BỊ WHEEL TRACKING 53 3.4.1 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Regression Lineaire Multiple) 53 3.4.2 Mơ hình xác định độ sâu VHBX thử nghiệm thiết bị Wheel Tracking: …………… 54 3.4.3 So sánh với mơ hình nghiên cứu Đại học cơng nghệ Baghdad, Irắc [10]: …………… 55 3.4.4 Kiểm chứng mơ hình đề xuất 56 3.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG 62 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 63 KẾT LUẬN: 63 KIẾN NGHỊ 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 PHỤ LỤC PHỤ LỤC PHỤ LỤC PHỤ LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT BTNC : Bê tông nhựa chặt LVBX : Lún vệt bánh xe VMA : Độ rỗng khung cốt liệu KQTN : Kết thí nghiệm AC : Hàm lƣợng nhựa Va : Độ rỗng dƣ Gr : Chỉ số cấp phối Gmb : Tỷ trọng khối hỗn hợp BTN đầm nén S : Độ ổn định Marshall D : Độ dẻo Marshall DANG MỤC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang 1.1 Những hƣ hỏng mặt đƣờng bê tông nhựa chất lƣợng thi công không đảm bảo 1.2 Các hệ số hồi quy theo mơ hình phá hoại LVBX [1] 16 2.1 Kết thí nghiệm thành phần hạt đá 0x5 27 2.2 Kết thí nghiệm tiêu lý đá 0x5 mỏ đá 27 2.3 Kết thí nghiệm thành phần hạt đá 5x10 mỏ đá 28 2.4 Kết thí nghiệm tiêu lý đá 5x10 mỏ đá 29 2.5 Kết thí nghiệm thành phần hạt đá 10x15 29 2.6 Kết thí nghiệm tiêu lý đá 10x15 30 2.7 Kết thí nghiệm thành phần hạt đá 10x20 30 2.8 Kết thí nghiệm tiêu lý đá 10x20 31 2.9 Kết thí nghiệm tiêu lý bột khống 32 2.10 Kết thí nghiệm tiêu lý nhựa đƣờng 33 2.11 Thành phần hạt cấp phối khảo sát 36 2.12 Kết thí nghiệm tiêu lý mẫu BTN 37 2.13 Các thông số kỹ thuật thiết bị Hamburg Wheel Tracking 38 2.14 Kết thí nghiệm HLVBX mẫu BTN thử nghiệm 42 2.15 Tổng hợp kết thí nghiệm 45 3.1 Tổng hợp kết thử nghiệm đánh giá ảnh hƣởng nhiệt độ 49 3.2 Ma trận tƣơng quan thông số tính tốn 53 3.3 Kết phân tích ANOVA 54 3.4 Kết dự báo độ sâu VHBX theo mô hình Đại học cơng nghệ Baghdad 56 PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM CÁC CHỈ TIÊU CƠ LÝ BTN ĐỐI CHỨNG Bảng 3.1: Kết thí nghiệm tỷ trọng khối hỗn hợp BTN mẫu BTN đối chứng Khối Khối lƣợng Khối lƣợng Tỷ trọng Tỷ trọng lƣợng khối khối BTN mẫu khơ mẫu cân Kí hiệu mẫu STT mẫu khơ BTN trung bình hồn tồn(g) bề mặt(g) A nƣớc(g) C Gmb Gmb B AC12,5-CP1 AC12,5-CP2 AC19-CP1 AC19-CP2 10 11 12 1234,6 1241,3 1227,6 1224,6 1254,3 1246,7 1301,4 1257,3 1268,9 1209,8 1225,3 1226,7 1238,9 1246,2 1232,4 1229,3 1259,2 1250,6 1305,6 1262,5 1274,3 1215,6 1229,8 1232,4 728,9 734,2 726,5 725,8 742,9 738,1 768,5 744,1 750,4 721,7 730,1 732,4 2,423 2,426 2,428 2,434 2,431 2,434 2,425 2,427 2,424 2,451 2,454 2,455 2,426 2,433 2,425 2,453 Bảng 3.2: Kết thí nghiệm độ ổn định Marshall mẫu BTN đối chứng Hàm lƣợng nhựa AC12,5-CP1 AC12,5-CP2 AC19-CP1 AC19-CP2 ký hiệu mẫu Số đọc độ dẻo Số đo lực 10 11 12 380 240 340 190 260 300 230 360 250 310 290 360 405 310 320 468 418 497 500 505 445 430 494 460 Độ dẻo F(mm) Độ ổn định S (kN) Trung bình 3.8 2.4 3.4 1.9 2.6 2.3 3.6 2.5 3.1 2.9 3.6 3.20 2.50 2.80 3.20 Trung bình 10.247 7.905 7.968 12.170 10.450 12.175 12.650 12.878 11.080 11.182 12.350 11.269 8.71 11.60 12.20 11.60 Bảng 3.3: Tính tốn tiêu lý mẫu BTN đối chứng Kí hiệu mẫu Tỷ trọng HLN khối (Gmb) Hàm lƣơng cốt liệu (Ps) Khối Tỷ trọng Độ lƣợng hỗn rỗng riêng hơp cốt cốt liệu trạng thái liệu (Gsb) (VMA) rời (Gmm) Đô rỗng dƣ (Va) Tỷ lệ độ rỗng lấp đầy nhựa (VFA) HB-1 4.4 2.426 95.785 2.705 14.10 2.548 4.80 65.96 HB-2 4.5 2.433 95.694 2.711 14.10 2.564 5.10 63.83 HB-10 4.6 2.453 95.602 2.715 13.60 2.564 4.30 68.38 HB-11 4.7 2.425 95.511 2.719 14.80 2.550 4.90 66.89 PHỤ LỤC 4.1: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH PCA BẰNG PHẦN MỀM XLSTAT PCA type: Pearson (n) Filter factors: Maximum number = Type of biplot: Distance biplot / Coefficient = Automatic Run again: Summary statistics: Variable Observations Ac 17 Va 17 Gr 17 Vma 17 S 17 D 17 Gmb 17 Rd 17 Obs Obs with without missing missing data data Minimum Maximum 17 4.200 4.800 17 4.000 5.080 17 1.041 1.570 17 13.580 16.570 17 10.150 13.970 17 2.620 3.570 17 2.386 2.576 17 3.290 10.530 Mean 4.518 4.511 1.328 14.517 12.092 2.932 2.445 5.828 Std deviation 0.170 0.301 0.185 0.699 1.153 0.239 0.054 2.042 Correlation matrix (Pearson (n)): Variables Ac Va Gr Vma S D Ac 0.213 -0.331 0.145 -0.474 -0.610 Va -0.474 0.291 -0.274 -0.295 0.727 Gr 0.213 -0.295 0.120 -0.354 0.599 Vma -0.331 0.120 0.109 -0.211 0.727 S 0.291 -0.354 0.109 -0.610 -0.579 D 0.145 -0.274 -0.211 0.599 -0.579 Gmb 0.122 -0.185 0.078 -0.196 -0.607 0.694 Rd 0.462 -0.505 0.321 -0.231 0.072 -0.151 Values in bold are different from with a significance level alpha=0.05 Gmb 0.122 -0.185 0.078 -0.196 -0.607 0.694 -0.563 Rd 0.462 -0.505 0.321 -0.231 0.072 -0.151 -0.563 Principal Component Analysis: Eigenvalues: Eigenvalue Variability (%) Cumulative % F1 F2 F3 3.089 2.129 1.310 38.616 26.607 16.373 38.616 65.224 81.596 F4 0.900 11.250 92.847 F5 0.242 3.024 95.870 F6 0.153 1.910 97.781 F7 0.147 1.841 99.622 F8 0.030 0.378 100.000 Scree plot 3.5 100 Eigenvalue 2.5 60 1.5 40 Cumulative variability %) 80 20 0.5 0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 axis Eigenvectors: Ac Va Gr Vma S D Gmb Rd F1 -0.379 0.410 -0.309 0.296 0.445 -0.424 -0.334 -0.127 F2 0.259 -0.335 0.014 -0.250 0.210 -0.320 -0.488 0.611 F3 0.023 0.230 0.653 0.593 -0.102 0.158 -0.255 0.259 F4 0.626 0.263 -0.339 0.272 -0.471 -0.356 0.003 -0.025 F5 0.251 0.654 -0.092 -0.415 0.147 0.492 -0.234 0.105 F2 0.378 -0.489 0.020 -0.365 0.307 -0.468 -0.711 0.891 F3 0.027 0.263 0.748 0.679 -0.117 0.181 -0.292 0.296 F4 0.594 0.250 -0.322 0.259 -0.447 -0.338 0.003 -0.023 F5 0.124 0.321 -0.045 -0.204 0.072 0.242 -0.115 0.052 Factor loadings: Ac Va Gr Vma S D Gmb Rd F1 -0.665 0.721 -0.542 0.521 0.783 -0.744 -0.586 -0.224 F6 0.307 -0.032 -0.175 0.347 0.583 0.160 0.539 0.312 F7 -0.449 0.006 -0.477 0.162 -0.393 0.273 0.016 0.562 F8 -0.194 0.411 0.311 -0.324 -0.097 -0.473 0.490 0.345 Correlations between variables and factors: F1 -0.665 0.721 -0.542 0.521 0.783 -0.744 -0.586 -0.224 Ac Va Gr Vma S D Gmb Rd F2 0.378 -0.489 0.020 -0.365 0.307 -0.468 -0.711 0.891 F3 0.027 0.263 0.748 0.679 -0.117 0.181 -0.292 0.296 F4 0.594 0.250 -0.322 0.259 -0.447 -0.338 0.003 -0.023 F5 0.124 0.321 -0.045 -0.204 0.072 0.242 -0.115 0.052 Variables (axes F1 and F2: 65.22 %) Rd 0.75 0.5 Ac F2 (26.61 %) S 0.25 Gr -0.25 Vma D Va -0.5 Gmb -0.75 -1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0.25 0.5 0.75 F1 (38.62 %) Contribution of the variables (%): Ac Va Gr Vma S D Gmb Rd F1 14.328 16.850 9.517 8.790 19.831 17.941 11.124 1.620 F2 6.730 11.230 0.019 6.273 4.418 10.270 23.767 37.294 F3 0.055 5.297 42.673 35.207 1.037 2.494 6.526 6.711 F4 39.208 6.942 11.501 7.425 22.169 12.693 0.001 0.061 F5 6.315 42.709 0.844 17.187 2.155 24.226 5.458 1.106 Squared cosines of the variables: Ac Va Gr Vma S D Gmb Rd F1 0.443 0.521 0.294 0.272 0.613 0.554 0.344 0.050 F2 0.143 0.239 0.000 0.134 0.094 0.219 0.506 0.794 F3 0.001 0.069 0.559 0.461 0.014 0.033 0.085 0.088 F4 0.353 0.062 0.104 0.067 0.200 0.114 0.000 0.001 F5 0.015 0.103 0.002 0.042 0.005 0.059 0.013 0.003 Values in bold correspond for each variable to the factor for which the squared cosine is the largest Observation 10 11 12 13 14 15 16 17 F1 -1.941 0.137 1.310 -0.197 1.214 2.600 -2.546 -0.389 1.037 -0.304 1.782 3.175 0.627 0.576 -2.093 -2.235 -2.753 F2 2.927 1.344 0.910 2.080 0.724 -0.431 1.405 0.503 0.059 0.326 -0.698 -1.199 -0.675 -1.203 -1.437 -1.623 -3.014 F3 -0.125 -0.649 -1.425 1.535 0.084 -0.637 -0.207 -0.572 -1.025 1.044 0.013 -0.816 1.400 3.177 -0.331 -1.288 -0.178 F4 0.154 0.604 0.607 -0.761 -0.453 0.467 -0.129 0.533 0.751 -1.404 -1.125 -0.639 -0.887 2.334 -0.454 1.321 -0.919 F5 -0.022 0.061 0.364 -0.340 -0.740 -0.413 0.533 0.578 0.368 -0.413 0.076 0.062 0.783 0.024 -0.906 -0.630 0.614 Observations (axes F1 and F2: 65.22 %) F2 (26.61 %) 10 13 -1 -3 12 14 15 16 -2 11 17 -4 -4 -3 -2 -1 F1 (38.62 %) Biplot (axes F1 and F2: 65.22 %) Rd F2 (26.61 %) Ac 10 Gr S 13 -1 14 15 16 D -2 -3 17 11 12 Vma Va Gmb -4 -5 -4 -3 -2 -1 F1 (38.62 %) Contribution of the observations (%): 10 11 12 13 14 15 16 17 F1 7.175 0.036 3.266 0.074 2.807 12.875 12.341 0.289 2.048 0.176 6.049 19.195 0.749 0.631 8.340 9.516 14.432 F2 23.670 4.994 2.290 11.958 1.450 0.514 5.457 0.700 0.010 0.294 1.346 3.972 1.259 3.998 5.710 7.280 25.099 F3 0.070 1.893 9.123 10.580 0.032 1.824 0.193 1.471 4.721 4.897 0.001 2.988 8.803 45.325 0.491 7.446 0.143 F4 0.156 2.381 2.406 3.780 1.339 1.426 0.108 1.857 3.685 12.883 8.279 2.668 5.147 35.615 1.346 11.401 5.523 F5 0.012 0.091 3.218 2.812 13.307 4.155 6.913 8.118 3.287 4.143 0.141 0.095 14.929 0.014 19.952 9.652 9.159 F3 0.001 0.130 0.365 0.311 0.003 0.049 0.005 0.187 0.325 0.305 0.000 0.051 0.460 0.582 0.013 0.141 0.002 F4 0.002 0.112 0.066 0.076 0.074 0.026 0.002 0.162 0.174 0.551 0.249 0.032 0.185 0.314 0.025 0.149 0.047 F5 0.000 0.001 0.024 0.015 0.197 0.021 0.030 0.190 0.042 0.048 0.001 0.000 0.144 0.000 0.100 0.034 0.021 Squared cosines of the observations: 10 11 12 13 14 15 16 17 F1 0.290 0.006 0.308 0.005 0.532 0.817 0.690 0.086 0.333 0.026 0.624 0.780 0.092 0.019 0.533 0.426 0.420 F2 0.660 0.556 0.149 0.571 0.189 0.022 0.210 0.144 0.001 0.030 0.096 0.111 0.107 0.083 0.251 0.225 0.504 Values in bold correspond for each observation to the factor for which the squared cosine is the largest PHỤ LỤC 4.2: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN BẰNG PHẦN MỀM XLSTAT Confidence interval (%): 95 Tolerance: 0.0001 Covariances: Corrections = Newey West (adjusted)(Lag = 1) Summary statistics: Observation Variable s Rd 17 AC 17 Va 17 Gr 17 Gmb 17 Obs with missin g data 0 0 Obs without missing data 17 17 17 17 17 Minimu m 3.290 4.200 4.000 1.041 2.386 Maximu m 10.530 4.800 5.080 1.570 2.576 Mean 5.828 4.518 4.511 1.328 2.445 Correlation matrix: AC AC Va Gr Gmb Rd -0.474 0.213 0.122 0.462 Va -0.474 -0.295 -0.185 -0.505 Gr 0.213 -0.295 0.078 0.321 Gmb 0.122 -0.185 0.078 -0.563 Va 0.722 1.385 Gr 0.906 1.104 Gmb 0.964 1.038 Multicolinearity statistics: Tolerance VIF AC 0.768 1.302 Rd 0.462 -0.505 0.321 -0.563 Std deviatio n 2.042 0.170 0.301 0.185 0.054 Regression of variable Rd: Goodness of fit statistics (Rd): Observations Sum of weights DF R² Adjusted R² MSE RMSE MAPE DW Cp AIC SBC PC 17.000 17.000 12.000 0.810 0.746 1.059 1.029 13.916 1.985 5.000 5.052 9.218 0.349 Analysis of variance (Rd): Sum of squares 54.005 12.707 Source DF Model Error 12 Corrected Total 16 66.712 Computed against model Y=Mean(Y) Mean squares F 13.501 12.750 1.059 Pr > F 0.000 Model parameters (Rd): Source Intercept AC Va Gr Standard error 12.356 1.526 0.770 1.467 Value 65.031 3.596 -2.965 2.021 Gmb 26.485 4.566 Equation of the model (Rd): t Pr > |t| 5.263 0.000 2.356 0.036 -3.851 0.002 1.378 0.193 < -5.800 0.0001 Lower bound (95%) 38.110 0.271 -4.643 -1.175 Upper bound (95%) 91.953 6.922 -1.287 5.216 -36.434 -16.536 Rd = 65.0314595031049+3.5964322826448*AC-2.96518296104438*Va +2.02072785588344*Gr-26.4854705823693*Gmb Standardized coefficients (Rd): Va Gr Gmb Standard error 0.127 Value 0.300 0.437 0.183 0.695 t Pr > |t| 2.356 0.036 0.114 0.133 -3.851 1.378 0.120 -5.800 0.002 0.193 < 0.0001 Lower bound (95%) 0.023 Upper bound (95%) 0.578 -0.685 -0.106 -0.190 0.473 -0.956 -0.434 Rd / Standardized coefficients(95% conf interval) 0.8 0.6 0.4 Standardized coefficients Source AC AC Gr 0.2 -0.2 -0.4 Va -0.6 Gmb -0.8 -1 -1.2 Variable Predictions and residuals (Rd): Rd Pred(Rd) Residual Std Std residual dev on Lower pred.bound (Mean) Upper 95%bound Std (Mean) dev 95%on Lower (Mean) pred bound (Observation) Upper 95%bound (Observation) 95% (Observation) Adjusted Pred 10.530 8.851 1.679 1.632 0.587 7.572 10.131 1.185 6.270 11.433 8.040 6.360 7.291 -0.931 -0.905 0.425 6.366 8.217 1.113 4.866 9.717 7.482 5.180 6.209 -1.029 -1.000 0.467 5.192 7.227 1.130 3.747 8.671 6.476 9.630 8.444 1.186 1.153 0.559 7.226 9.661 1.171 5.892 10.995 7.948 6.250 6.586 -0.336 -0.327 0.409 5.696 7.477 1.107 4.174 8.999 6.649 4.980 4.166 0.814 0.791 0.534 3.002 5.331 1.159 1.640 6.693 3.866 8.300 8.220 0.080 0.077 0.472 7.193 9.248 1.132 5.754 10.687 8.199 6.120 6.382 -0.262 -0.255 0.327 5.670 7.093 1.080 4.030 8.734 6.411 4.980 5.448 -0.468 -0.454 0.421 4.531 6.365 1.112 3.025 7.870 5.542 6.310 7.183 -0.873 -0.849 0.559 5.966 8.401 1.171 4.632 9.734 7.548 4.350 4.754 -0.404 -0.392 0.415 3.850 5.658 1.110 2.336 7.171 4.832 3.790 3.086 0.704 0.684 0.625 1.725 4.447 1.204 0.463 5.709 2.675 5.850 5.173 0.677 0.658 0.532 4.015 6.331 1.158 2.650 7.697 4.927 5.585 5.802 -0.217 -0.211 0.884 3.876 7.728 1.357 2.846 8.758 6.412 3.445 5.154 -1.709 -1.661 0.551 3.955 6.354 1.167 2.611 7.697 5.839 4.130 3.735 0.395 0.384 0.715 2.177 5.292 1.253 1.004 6.465 3.366 3.290 2.595 0.695 0.675 0.726 1.013 4.178 1.260 -0.149 5.340 1.906 Rd / Standardized residuals 1.5 Standardized residuals Observation Weight Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Obs5 Obs6 Obs7 Obs8 Obs9 Obs10 Obs11 Obs12 Obs13 Obs14 Obs15 Obs16 Obs17 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 Rd 10 11 Pred(Rd) / Standardized residuals 1.5 Standardized residuals 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 Pred(Rd) Pred(Rd) / Rd 16 14 12 10 Rd -2 -2 Pred(Rd) 10 12 14 16 Standardized residuals / Rd Obs17 Obs16 Obs15 Obs14 Obs13 Observations Obs12 Obs11 Obs10 Obs9 Obs8 Obs7 Obs6 Obs5 Obs4 Obs3 Obs2 Obs1 -2 -1.5 -1 -0.5 0.5 Standardized residuals 1.5 ... KHOA NGUYỄN VĂN CHƢƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE BẰNG THIẾT BỊ WHEEL TRACKING CHO BÊ TÔNG NHỰA CHẶT SỬ DỤNG CỐT LIỆU ĐỊA PHƢƠNG Chun ngành: Kỹ thuật Xây dựng Cơng trình giao... CHƢƠNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE CHO BÊ TÔNG NHỰA CHẶT 46 3.1 ẢNH HƢỞNG CỦA NHIỆT ĐỘ ĐẾN ĐỘ SÂU VỆT HẰN BÁNH XE 46 3.2 PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA... hƣởng xây dựng mơ hình dự báo độ sâu lún vệt bánh xe cho hỗn hợp bê tông nhựa chặt sử dụng nguồn cốt liệu địa phƣơng b Mục tiêu cụ thể: - Nghiên cứu ảnh hƣởng nhiệt độ đến kết thí nghiệm lún vệt bánh