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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2002.tde-15032004-154355
Documento
Autor
Nome completo
Lilian Taís de Gouveia
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2002
Orientador
Banca examinadora
Fernandes Junior, Jose Leomar (Presidente)
Ceratti, Jorge Augusto Pereira
Fabbri, Glauco Tulio Pessa
Título em português
Avaliação do ensaio de angularidade do agregado fino (FAA) da especificação Superpave
Palavras-chave em português
agregados minerais
angularidade
ensaio de Angularidade do Agregado Fino (FAA)
especificações Superpave
estabilidade de misturas asfálticas
forma
textura superficial
Resumo em português
O desempenho dos pavimentos de concreto asfáltico depende das propriedades e proporções relativas dos seus principais componentes, ou seja, dos agregados minerais, do cimento asfáltico e do volume de vazios. O desempenho das misturas asfálticas de graduação densa é predominantemente influenciado pelas características de forma, angularidade e textura superficial dos agregados finos, que condicionam a estabilidade das misturas. O ensaio de Angularidade do Agregado Fino (FAA), adotado pelo Superpave para avaliar e quantificar a forma, a angularidade e a textura superficial das partículas, tem levantado muitas dúvidas quanto à sua adequabilidade. O objetivo deste trabalho é verificar se o ensaio FAA é capaz de classificar os agregados finos, identificando materiais com melhores condições para utilização em misturas asfálticas. Para tanto, são realizados, além de ensaios de angularidade do agregado fino, análise visual da forma, angularidade e textura superficial, ensaios de cisalhamento direto em amostras de agregado fino e ensaios Marshall em amostras de misturas asfálticas produzidas com diferentes agregados finos. Os resultados obtidos nas análises visuais indicam que o ensaio FAA não é capaz de separar os efeitos de angularidade e de forma das partículas. Os resultados dos ensaios de cisalhamento direto demonstram que um agregado fino com maior FAA não apresenta, necessariamente, uma maior resistência ao cisalhamento. Os resultados do ensaio Marshall também não demonstram correlação da estabilidade com os valores de FAA. Todos os resultados obtidos revelam que o ensaio FAA não é capaz de classificar adequadamente os agregados finos e, desta forma, não é capaz de identificar agregados que proporcionam misturas asfálticas com melhor desempenho
Título em inglês
LABORATORY EVALUATION OF THE FINE AGGREGATE ANGULARITY (FAA) TEST
Palavras-chave em inglês
angularity
Fine Aggregate Angularity test (FAA)
mineral aggregates
shape
stability of asphalt mixtures
Superpave method
surface texture
Resumo em inglês
The performance of hot-mix asphalt (HMA) pavements depends on the properties and proportions of the major components, i.e., mineral aggregates, asphalt cement and air voids. The performance of dense asphalt mixtures is influenced mainly by fine aggregate characteristics, such as shape, angularity and surface texture. The Fine Aggregate Angularity test (FAA), adopted by Superpave to evaluate and quantify the shape, angularity and surface texture of fine aggregate particles, has lead a lot of doubts regarding its suitability. The objective of this work is to verify if the FAA test is really able to classify fine aggregates and identify the good ones to be used in asphalt mixtures. Thus, FAA test, visual analysis of shape, angularity and surface texture, direct shear test with samples of fine aggregates and Marshall test with samples of asphalt mixtures produced with different fine aggregates are performed. The results obtained in the visual analyses indicate that the FAA test is not able to separate the effects of angularity from the effects of shape. The results of the direct shear test demonstrate that a fine aggregate with a higher FAA doesn't present, necessarily, a larger shear strength. The values of the Marshall test doesn't demonstrate correlation between Marshall stability and FAA values. All the results show that the FAA test is not able to classify fine aggregates appropriately and, therefore, is unable to identify aggregates that provide mixtures with better performance
 
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DMlilian.pdf (1.70 Mbytes)
Data de Publicação
2004-03-16
 
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