Cốt liệu cao su được nhận định sẽ giúp tăng khả năng kháng nứt do co ngót của vật liệu xi măng. Tuy nhiên hiện không nhiều các nghiên cứu sử dụng cốt liệu phế thải này trong lớp móng cấp phối đá dăm (CPĐD) gia cố xi măng (GCXM). Nghiên cứu này sử dụng cốt liệu cao su cỡ hạt 1÷3 mm thêm vào CPĐD Dmax25 gia cố 4% xi măng với tỉ lệ 1%, 2% và 5% khối lượng cốt liệu khô. Các loại CPĐD-cao su GCXM này được thí nghiệm đánh giá các chỉ tiêu cường độ và đặc biệt triển khai thi công thí điểm 2 loại CPĐD GCXM sử dụng 0% và 2% cao su. Kết quả cho thấy CPĐD GCXM trộn thêm 1% và 2% cao su đạt cường độ yêu cầu làm lớp móng trên. Ngoài ra, đã quan sát được 2 vết nứt rộng khoảng 1 mm xuất hiện ở ngày thứ 30 trên lớp móng GCXM không trộn thêm cốt liệu cao su trên toàn bộ bề rộng lớp móng (3,25 m), trong khi đó CPĐD GCXM thêm 2% cao su không xuất hiện vết nứt. Điều này chứng tỏ cốt liệu cao giúp CPĐD GCXM giảm co ngót và hạn chế nứt do co ngót. Nghiên cứu góp phần thúc đẩy sử dụng cốt liệu cao su được nghiền từ lốp xe phế thải trong xây dựng đường, góp phần hạn chế các vấn đề môi trường do lốp xe phế thải gây ra

Việc dự đoán phân bố nhiệt độ trong mặt đường bê tông nhựa (BTN) có ý nghĩa rất lớn cho công tác xác định cường độ và tuổi thọ của mặt đường BTN trong điều kiện thực tế. Bài báo trình bày kết quả quan trắc nhiệt độ BTN từ mô hình thực nghiệm kết cấu mặt đường mềm có lớp bê tông nhựa dày 13cm. Nhiệt độ quan trắc được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán phân bố nhiệt độ BTN theo phương pháp mạng nơron nhân tạo (ANN). Sau đó dữ liệu nhiệt độ tại độ sâu 4cm của BTN được ước tính từ mô hình ANN sẽ được sử dụng để phát triển mô hình hồi quy dự đoán nhiệt độ BTN tại độ sâu 4cm, phục vụ cho thí nghiệm đo độ võng đàn hồi bằng cần Benkelman. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình mạng nơron nhân tạo cho kết quả dự đoán phân bố nhiệt độ trong lớp BTN có độ chính xác rất cao với R2=0,996 và RMSE=0,582oC. Các mô hình hồi quy dự đoán nhiệt độ BTN tại độ sâu 4cm cũng cho kết quả rất khả quan, sai số RMSE giữa các mô hình hồi quy và phân tích ANN có giá trị từ 0,847 oC đến 1,367 oC tùy thuộc số lượng biến số đầu vào mà mô hình yêu cầu