Validation of Material-Level Performance Models
Notice bibliographique
Résumé
A mechanistic pavement analysis with laboratory fatigue cracking and rutting models was validated with the response and performance measured from asphalt pavements. Asphalt pavements with different air void contents were tested using the third-scale Model Mobile Loading Simulator (MMLS3). The fatigue life prediction algorithm adopts a cumulative damage analysis; the permanent deformation prediction algorithm uses a sublayering method. These algorithms, which are similar to the ones adopted in the NCHRP 1–37A Mechanistic–Empirical Pavement Design Guide (MEPDG), account for the loading rate and temperature variation along the depth of the pavements. The major difference between the algorithms used in this study and the ones in the MEPDG is that the difference in loading frequencies between the laboratory test method and the MMLS3 test was accounted for in this study using the time–temperature superposition principle with growing damage. The predictions of fatigue life and permanent deformation growth in the MMLS3 tests revealed that the proposed algorithms do a reasonable job in predicting these parameters, although improved predictions may be achieved by adopting more fundamental models. It is expected that the resulting alliance between the accelerated pavement test, laboratory material level test, and performance models can serve as a cornerstone for the successful estimation of the service life of in situ pavements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».