Анализ диссипации энергии деформирования в дорожных одеждах с укрепленными слоями

Введение. Конструирование дорожных одежд автомобильных дорог — ключевой этап проектирования, напрямую влияющий на их долговечность и эксплуатационные расходы. В последние годы в условиях роста интенсивности и динамической нагрузки транспорта получили распространение такие технологии укрепления земляного полотна и оснований, как геосинтетические армирования и стабилизированные слои, что делает изучение их эффективности особенно актуальным. В литературе отмечаются практические преимущества укреплённых слоёв — повышение несущей способности и снижение деформаций. Однако недостаточно разработаны модели диссипации энергии при динамических воздействиях в конструкциях с такими слоями. Теоретические подходы к анализу рассеяния энергии, включая линейно-упругие и вязкоупругие модели и методы конечных элементов, в основном применялись к традиционным конструкциям, их адаптация для армированных и стабилизированных слоёв требует доработки, поскольку остаются пробелы в количественном сравнении эффективности по местоположению и жёсткости укреплений. Цель представленной работы — анализ диссипации энергии деформирования в структуре дорожных одежд с различными вариантами расположения укрепленных слоев и определение оптимальных конструктивных решений, способствующих повышению долговечности дорожных покрытий. Для ее достижения необходимо было формализовать модель диссипации энергии для конструкций с укреплениями, провести сравнительный анализ вариантов расположения и жёсткости слоёв.

Материалы и методы. В рамках исследования применен комплексный подход к анализу процессов деформирования слоистых сред на примере дорожных одежд, предполагающий применение как расчетного аппарата, так и современного экспериментального оборудования. В качестве расчетного аппарата использовалась математическая модель слоистого полупространства в осесимметричной постановке в цилиндрической системе координат, базирующаяся на решении системы динамических уравнений Ламе и позволяющая строить амплитудно-временные характеристики вертикальных перемещений и импульса ударного нагружения, на основе которых возможно построение динамических петель гистерезиса. В качестве экспериментального оборудования применена установка ударного нагружения FWD PRIMAX 1500, позволяющая регистрировать аналогичные характеристики отклика дорожной одежды в натурных условиях при нагружении, эквивалентном расчетному.

Результаты исследования. В ходе исследования выполнено численное моделирование конструкций дорожных одежд, традиционно используемых в Российской Федерации, и так называемых полноглубинных дорожных одежд, состоящих практически полностью из материалов, укрепленных вяжущими. Построены динамические петли гистерезиса и дано сравнительное описание полученных результатов. В ходе численного эксперимента установлено, что укрепление только слоя земляного полотна даже без устройства укрепленного слоя основания под асфальтобетоном позволяет снизить величину рассеиваемой энергии деформирования. Также сделан вывод о том, что в наибольшей степени влияние на величину рассеиваемой энергии оказывает именно модуль упругости подстилающего полупространства, моделирующего земляное полотно.

Обсуждение. Наибольший эффект, как технический, так и экономический, может быть достигнут путем укрепления верха земляного полотна с сохранением несвязных слоев в основании дорожной конструкции. Это решение позволит приблизить функционирование дорожной одежды к упругой стадии и вместе с тем снизить риски появления трещин на поверхности покрытия из-за излишне жесткого слоя укрепленного основания.

Заключение. На основании построенных динамических петель гистерезиса показано, что снижение величины энергии деформирования может быть достигнуто как устройством укрепленных слоев дорожной одежды по всей ее глубине, так и локальным укреплением слоя подстилающего полупространства и дополнительного слоя основания из песка. В ходе численного эксперимента доказано, что устройство укрепленных слоев оснований более чем в 2–3 раза снижает величину диссипации энергии деформирования в структуре дорожной одежды. Продемонстрировано качественное совпадение результатов экспериментальных исследований и результатов численного моделирования.

1. Raza MS, Sharma SK. A Review of Mechanical and Durability Properties and Microstructure of Semi-Flexible Pavement. Innovative Infrastructure Solutions. 2024;9(4):83. https://doi.org/10.1007/s41062-024-01393-w

2. Ghanizadeh AR, Salehi M, Mamou A, Koutras EI, Jalali F, Asteris PG. Investigation of Subgrade Stabilization Life-Extending Benefits in Flexible Pavements Using a Non-Linear Mechanistic-Empirical Analysis. Infrastructures. 2024;9(2):33. https://doi.org/10.3390/infrastructures9020033

3. Bei Zhang, Di Wang, Yanhui Zhong, Xiaolong Li, Hongjian Cai, Tao Wang. Mechanical Analysis of Semi-Rigid Base Asphalt Pavement under the Influence of Groundwater with the Spectral Element Method. Applied Sciences. 2024;14(6):2375. https://doi.org/10.3390/app14062375

4. Кlyuev SV, Klyuev AV, Аyubov NА, Fediuk RS, Levkina ЕV. Finite Element Design and Analysis of Sustainable Mono-Reinforced and Hybrid-Reinforced Fibergeopolymers. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2025;25(3):171–185. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2025-25-3-171-185

5. Tretyakov DA, Osovik DS. Estimation of Stresses in a Plate with a Concentrator through Ultrasonic Measurements of Acoustic Anisotropy. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2024;24(4):307–315. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2024-24-4-307-315

6. Babushkina NE, Lyapin AA. Determination of Dynamic Stresses and Displacements under the Action of an Impact Load on a Two-Layer Structure during the Indentation Process. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2024;24(3):264–273. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2024-24-3-264-273

7. Tiraturyan AN, Lyapin AA. Analysis of the Deformation Energy Dissipation in a Layered Medium Under Dynamic Loading (On the Example of Highways). Soil Mechanics and Foundation Engineering. 2024;61:445–451. https://doi.org/10.1007/s11204-024-09995-3

8. Xinnan Xu, Mohan Zhao, Yu Liu, Chaofan Wu, Yuhao Pei, Chengmiao Zhang. Falling Weight Impact Acceleration-Time Signals Analysis for Road Modulus Detection: Theoretical and Experimental Investigations. Case Studies in Construction Materials. 2024;21:e03915. https://doi.org/10.1016/j.cscm.2024.e03915

9. Zhenlong Gong, Yinghao Miao, Lantieri C. Review of Research on Tire–Pavement Contact Behavior. Coatings. 2024;14(2):157. https://doi.org/10.3390/coatings14020157

10. Yongxiang Li, Longwei Zhao, Junfeng Gao, Yanyan Ru, Haiwei Zhang. Evaluation of the Fatigue Performance of Full-Depth Reclamation with Portland Cement Material Based on the Weibull Distribution Model. Coatings. 2024;14(4):437. https://doi.org/10.3390/coatings14040437

11. Yongxiang Li, Chuangdan Luo, Kuiliang Ji, Haiwei Zhang, Bowei Sun. Laboratory Evaluation of Strength Performance of Full-Depth Reclamation with Portland Cement Material. Coatings. 2024;14(5):573. https://doi.org/10.3390/coatings14050573

12. Mendoza-Sanchez JF, Alonso-Guzman EM, Martinez-Molina W, Chavez-Garcia HL, Soto-Espitia R, DelgadoAlamilla H, et al. A Critical Review of Pavement Design Methods Based on a Climate Approach. Sustainability. 2024;16(16):7211. https://doi.org/10.3390/su16167211

13. Karki B, Prova S, Isied M, Souliman M. Neural Network Approach for Fatigue Crack Prediction in Asphalt Pavements Using Falling Weight Deflectometer Data. Applied Sciences. 2025;15(7):3799. https://doi.org/10.3390/app15073799

14. Chunru Cheng, Linbing Wang, Xingye Zhou, Xudong Wang. Predicting Rutting Development Using Machine Learning Methods Based on RIOCHTrack Data. Applied Sciences. 2024;14(8):3177. https://doi.org/10.3390/app14083177

15. Cheng Shen, Zhengguang Wu, Peng Xiao, Aihong Kang, Yangbo Wang. Experimental Research on the AntiReflection Crack Performance of Basalt Fiber Modified Rubber Asphalt Stress-Absorbing Layer. Materials. 2024;17(9):2013. https://doi.org/10.3390/ma17092013

16. Rui Ma, Yiming Li, Peifeng Cheng, Xiule Chen, Aoting Cheng. Low-Temperature Cracking and Improvement Methods for Asphalt Pavement in Cold Regions: A Review. Buildings. 2024;14(12):3802. https://doi.org/10.3390/buildings14123802

17. Rui Pan. Fatigue Performance Evaluation of Warm-Mixed Rubber Asphalt Mixture for Stress Absorption Layer in Cold Area. Buildings. 2024;14(12):3817. https://doi.org/10.3390/buildings14123817

18. Ashraf A, Sophian A, Bawono AA. Crack Detection, Classification, and Segmentation on Road Pavement Material Using Multi-Scale Feature Aggregation and Transformer-Based Attention Mechanisms. Construction Materials. 2024;4(4):655–675. https://doi.org/10.3390/constrmater4040036

19. Bhattacharya S, Taylor R, D’Melo D, Campbell C. Sustainable Design of Pavements: Predicting Pavement Service Life. Infrastructures. 2024;9(9):165. https://doi.org/10.3390/infrastructures9090165

20. Zhen Liu, Bingyan Cui, Qifeng Yang, Xingyu Gu. Sensor-Based Structural Health Monitoring of Asphalt Pavements with Semi-Rigid Bases Combining Accelerated Pavement Testing and a Falling Weight Deflectometer Test. Sensors. 2024;24(3):994. https://doi.org/10.3390/s24030994

21. Asres E, Ghebrab T, Ekwaro-Osire S. Framework for Design of Sustainable Flexible Pavement. Infrastructures. 2022;7(1):6. https://doi.org/10.3390/infrastructures7010006

22. Chun-Hua Hsing, Jun-Han Siao, Yu-Min Wang. A Study on the Design Depth of Permeable Road Pavement through Dynamic Load Experiment. Materials. 2022;15(13):4391. https://doi.org/10.3390/ma15134391

23. Kryukov KM. Assessing the Benefits and Challenges of Implementing 4D Modeling in Construction. Modern Trends in Construction, Urban and Territorial Planning. 2025;4(2):75–84. https://doi.org/10.23947/2949-1835-2025-4-2-75-84

24. Al-Zgul IKh, Sheina SG, Morozova NE. Problems and Prospects of Risk-Oriented Management in Construction: A Review of Current Research. Modern Trends in Construction, Urban and Territorial Planning. 2025;4(3):65–76. https://doi.org/10.23947/2949-1835-2025-4-3-65-76

25. Tiraturyan AN. Backcalculation of Elastic Moduli for Layered Media Based on Dynamic Deformation Analysis (Example of Highways). Russian Journal of Nondestructive Testing. 2024;60(8):947–954. https://doi.org/10.1134/S1061830924602010

26. Xuefeng Ye, Na Yang, Huina Chen, Manman Yang, Tingyao Wu. Damage Identification and Safety Threshold During the Construction and Operation Phases of Cast-in-Place Continuous Rigid Frame Bridges. Buildings. 2025;15(18):3282. https://doi.org/10.3390/buildings15183282

27. Babeshko VA, Evdokimova OV, Babeshko OM, Zaretskaia MV, Gorshkova EM, Mukhin AS, et al. On the Behavior of Materials with Defective Coating under Different Contact Conditions. Materials Physics and Mechanics. 2018;36(1):67–75. https://doi.org/10.18720/MPM.3612018_7

28. Lyapin A, Beskopylny A, Meskhi B. Structural Monitoring of Underground Structures in Multi-Layer Media by Dynamic Methods. Sensors. 2020;20(18):5241. https://doi.org/10.3390/s20185241

29. Tiraturyan AN, Uglova EV, Nikolenko DA, Nikolenko MA. Model for Determining the Elastic Moduli of Road Pavement Layers. Magazine of Civil Engineering. 2021;103(3):10308. https://doi.org/10.34910/MCE.103.8

30. Zhen Liu, Bingyan Cui, Qifeng Yang, Xingyu Gu. Sensor-Based Structural Health Monitoring of Asphalt Pavements with Semi-Rigid Bases Combining Accelerated Pavement Testing and a Falling Weight Deflectometer Test. Sensors. 2024;24(3):994. https://doi.org/10.3390/s24030994

31. Tutka P, Nagórski R, Złotowska M. The Impact of Dynamic Effects on the Results of Non-Destructive Falling Weight Deflectometer Testing. Materials. 2024;17(17):4412. https://doi.org/10.3390/ma17174412

32. Xia Hua, Wael Zatar, Xiangle Cheng, Gang S Chen, Yini She, Xiaotian Xu, et al. Modeling and Characterization of Complex Dynamical Properties of Railway Ballast. Applied Sciences. 2024;14(23):11224. https://doi.org/10.3390/app142311224

33. Meng Wang, Qunding Yu, Yuanjie Xiao, Wengi Li. Resilient Modulus Behavior and Prediction Models of Unbound Permeable Aggregate Base Materials Derived from Tunneling Rock Wastes. Materials. 2022;15(17):6005. https://doi.org/10.3390/ma15176005

34. Fang Wang, Shiyi Zhang, Muyang Huang, Kai Liu, Chaoliang Fu. Assessment of Fatigue Life in Grouted Polyurethane Composites for Pavement Maintenance. Materials. 2025;18(8):1806. https://doi.org/10.3390/ma18081806

35. Gensheng Hu, Gongzuo Shi, Runhua Zhang, Jianfeng Chen, Haichang Wang, Junzhe Wang. Assessment of Intelligent Unmanned Maintenance Construction for Asphalt Pavement Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation and Analytical Hierarchy Process. Buildings. 2024;14(4):1112. https://doi.org/10.3390/buildings14041112

36. Piechowicz K, Szymanek S, Kowalski J, Lendo-Siwicka M. Stabilization of Loose Soils as Part of Sustainable Development of Road Infrastructure. Sustainability. 2024;16(9):3592. https://doi.org/10.3390/su16093592

37. Muhudin AA, Zami MS, Budaiwi IM, Abd El Fattah A. Experimental Study of Thermal Conductivity in Soil Stabilization for Sustainable Construction Applications. Sustainability. 2024;16(3):946. https://doi.org/10.3390/su16030946

38. Petrillo A, Fraternali F, Acampora A, Di Chiara G, Colangelo F, Farina I. Innovative Solidification and Stabilization Techniques Using Industrial By-Products for Soil Remediation. Applied Sciences. 2025;15(7):4002. https://doi.org/10.3390/app15074002

39. Jiacheng Cai, Yingchao Luo, Bing Zhang, Lei Chen, Lu Liu. Method for Extracting Impact Signals in Falling Weight Deflectometer Calibration Based on Frequency Filtering and Gradient Detection. Sensors. 2025;25(11):3317. https://doi.org/10.3390/s25113317

40. Kuttah D. Using Repeated Light-Weight Deflectometer Test Data to Predict Flexible Pavement Responses Based on the Mechanistic–Empirical Design Method. Construction Materials. 2024;4(1):216–237. https://doi.org/10.3390/constrmater4010012

41. Ni Guangcong, Tiraturyan AN, Uglova EV, Vorobev AV. Study on Dynamic Response Characteristics of Different Asphalt Pavement Structures Based on ALF Test. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2023;23(3):241–256. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-3-241-256

42. Elshamy MM, Tiraturyan AN, Uglova EV. Evaluation of the Elastic Modulus of Pavement Layers Using Different Types of Neural Networks Models. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2021;21(4):364–375. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2021-21-4-364-375.