Regression Modeling for the Formulation Optimization of a Stabilizing Additive for Stone Mastic Asphalt
Another Title
Регрессионное моделирование в задаче оптимизации рецептуры стабилизирующей добавки для щебеночно-мастичного асфальтобетона
Bibliographic entry
Afanasenka, A. A. Regression Modeling for the Formulation Optimization of a Stabilizing Additive for Stone Mastic Asphalt = Регрессионное моделирование в задаче оптимизации рецептуры стабилизирующей добавки для щебеночно-мастичного асфальтобетона / A. A. Afanasenka, P. P. Yatsevich // Наука и техника. – 2025. – № 6. – С. 479-486.
Abstract
This study addresses the urgent issue of improving the durability of Stone Mastic Asphalt pavements, where a key technological challenge is binder drainage at high manufacturing temperatures. Existing solutions based on costly imported stabilizing additives create significant economic barriers to their widespread use. The objective of this research was to develop and scientifically validate an optimal formulation for a cost-effective composite stabilizing additive based on locally available raw materials, including cellulose fiber from waste paper and polymer fiber from industrial waste. To solve this multifactorial optimization problem, the method of multiple regression analysis was employed. The experimental basis for the modeling was derived from laboratory tests on 16 additive formulations with varying component proportions. The independent variables (factors) included the percentages of synthetic fiber, cellulose, and a thermal stabilizer, as well as the final dosage of the additive in the asphalt mix. The dependent variables (responses) were key performance indicators such as binder drainage, tensile strength at 0 °C, and compressive strength at 50 °C. As a result of the study, three linear regression models describing the “composition-property” relationships were developed. The high predictive capability of the models was confirmed by statistical metrics; the coefficient of determination R2 for all equations exceeded 0.90, indicating a high degree of explained variance. Based on these models, an optimization problem with specified criteria and constraints was solved, allowing for the analytical determination of the optimal ranges for component content. Verification of the predictions against strong agreement showed a nearly perfect match between calculated and experimental data. A scientifically validated and patented final additive composition was developed, which ensures compliance with asphalt concrete standards and serves as a competitive alternative to existing analogues.
Abstract in another language
Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения долговечности дорожных покрытий из щебеночно-мастичного асфальтобетона, ключевой технологической проблемой при производстве которого является стекание битумного вяжущего при высоких температурах. Существующие решения, основанные на применении дорогостоящих импортных стабилизирующих добавок, создают значительные экономические барьеры для их широкого внедрения. Целью настоящей работы являлись разработка и научное обоснование оптимальной рецептуры экономически эффективной композиционной стабилизирующей добавки на основе доступного местного сырья, включающего целлюлозное волокно из макулатуры и полимерное волокно из промышленных отходов. Для решения поставленной многофакторной оптимизационной задачи был применен метод множественного регрессионного анализа. Экспериментальной базой для моделирования послужили результаты лабораторных испытаний 16 составов добавки с варьируемым содержанием компонентов. В качестве независимых переменных (факторов) добавки с варьируемым содержанием компонентов. В качестве независимых переменных (факторов) рассматривались процентные доли синтетического волокна, целлюлозы, термостабилизатора, а также итоговая дозировка добавки в асфальтобетонной смеси. В качестве зависимых переменных (откликов) были выбраны ключевые эксплуатационные показатели, такие как стекание вяжущего, предел прочности при растяжении при 0 °С и предел прочности при сжатии при 50 °С. В результате исследования были построены три линейные регрессионные модели, описывающие зависимости «состав – свойство». Высокая прогностическая способность моделей подтверждена статистическими метриками. Коэффициент детерминации R2 для всех уравнений превысил 0,90, что свидетельствует о высокой степени объясненной дисперсии. На основе полученных моделей была решена задача оптимизации с заданными критериями и ограничениями, что позволило аналитически определить оптимальные диапазоны содержания компонентов. Верификация прогнозов на контрольных составах показала практически полное совпадение расчетных и экспериментальных данных. Научно обоснован и запатентован итоговый состав добавки, обеспечивающий нормативные показатели асфальтобетона и являющийся конкурентоспособной альтернативой аналогам.
View/
Collections
- № 6[8]