Development of an automated routing and pavement damage prediction program for superheavy trucks
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of North American Free Trade Agreement (NAFTA) opened the borders to international traffic flows traveling from/to both Canada and Mexico. As a consequence, the US highway network would be subject to trucks with new axle configurations and heavier axle loads. A fund study, Model Calibrations with Local APT Data and Implementation for Focused Solutions to NAFTA Problems, aims at providing tools to predict the additional pavement damage and the economic impacts of allowing such super-heavy trucks utilizing the US highway system. As part of this fund study, this research focused on developing a GIS-based tool integrating a Finite Element program to automate the selection of routes and evaluation of pavement damage caused by super-heavy trucks. This tool, referred as Pavement Damage Prediction (PDP) program, was developed using previous work conducted by researchers at UTEP for the TXDOT. The procedure uses a network representation of state highway corridors for super-heavy trucks in the New York State. It incorporated the shortest path algorithm in the platform of ArcView GIS software and Network Analyst extension. The Finite Element program was integrated to calculate the pavement distress on each road segment when a super-heavy truck was hauled along the selected shortest path. Finally, truck damage would be expressed in relative terms compared to that of a standard truck.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».