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      Laboratory evaluation of granite asphalt mixtures using the Dynamic Modulus(│E^(*)│) : Dynamic Modulus(│E^(*)│)를 이용한 화강암 아스팔트 혼합물의 연구 평가

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      목차 (Table of Contents)

      • Table of Contents
      • List of Tables = ⅰ
      • List of Figures = ⅲ
      • Glossary of Symbols = ⅴ
      • Chapter 1 Introduction = 1
      • Table of Contents
      • List of Tables = ⅰ
      • List of Figures = ⅲ
      • Glossary of Symbols = ⅴ
      • Chapter 1 Introduction = 1
      • 1.1 Background = 1
      • 1.2 Objectives = 1
      • 1.3 Scope = 1
      • 1.4 Report Organization = 2
      • Chapter 2 Literature Review = 3
      • 2.1 History of Dynamic Modulus Testing = 3
      • 2.2 Linear Viscoelasticity Concepts = 4
      • 2.3 Master Curve and Shift Factors = 7
      • 2.4 Dynamic Modulus Definitions = 9
      • 2.5 Using the Dynamic Modulus Test to Assess the Mix Strength of HMA = 10
      • 2.6 Sample Preparation = 11
      • 2.7 Dynamic Modulus as a Design Parameter = 11
      • 2.7.1 Witczak Predictive Model = 12
      • 2.8 Dynamic Modulus as a Simple Performance Test = 13
      • Chapter 3 Research Methodology = 14
      • 3.1 Materials = 14
      • 3.2 Equipment Using for performing
      • E^(*)
      • = 15
      • 3.3 Testing Equipment = 15
      • 3.4 Sample Preparation = 16
      • 3.5 Testing Procedures = 17
      • 3.6 Loading of the Test Specimen = 18
      • Chapter 4 Results and Discussion = 20
      • 4.1 Master Curve Construction = 20
      • 4.1.1 Experimental Shifting Using Sigmoidal Fitting Function = 21
      • 4.1.2 Formulation of the Use of Sigmoidal Fitting Function = 21
      • 4.2 Studied Shifting Equation = 22
      • 4.2.1 WLF Equation = 23
      • 4.2.2 Arrhenius Equation = 24
      • 4.2.3 Log-Linear Equation = 24
      • 4.2.4 Experimental = 25
      • 4.2.5 VTS Equation = 25
      • 4.3 Master Curves from the Test Data = 27
      • 4.4 Black Space = 28
      • 4.5
      • E^(*)
      • Predictive Technique = 56
      • 4.5.1 Witczak et al. Predictive Equation = 56
      • 4.5.2 Input Data for Predictive Equation = 58
      • 4.5.3 Predictive Equation Results = 60
      • Chapter 5 Conclusions = 65
      • 5.1 Summary = 65
      • 5.2 Conclusions = 65
      • Reference = 68
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