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Enregistrement W1964904432 · doi:10.1139/l08-123

Improving the prediction of the dynamic modulus of fine-graded asphalt concrete mixtures at high temperatures

2009· article· en· W1964904432 sur OpenAlexaffvenue
Ghareib Harran, Ahmed Shalaby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGradationAsphaltRutAggregate (composite)Reliability (semiconductor)Dynamic modulusModulusMaterials scienceCalibrationService lifeGeotechnical engineeringAsphalt concreteEnvironmental scienceComposite materialComputer scienceEngineeringMathematicsStatisticsThermodynamicsDynamic mechanical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predictive techniques for estimating the asphalt concrete dynamic modulus, |E*|, from mixture volumetric properties are widely used in pavement design and evaluation. The reliability of these techniques is lowest at high service temperatures above 35 °C. Rutting is one of the major distresses in asphalt pavements and is considered highly sensitive to |E*| at high temperatures. The objective of this paper is to improve the reliability in the prediction of |E*| at high temperatures using parameters that reflect the gradation of aggregates. A linear model is proposed to adjust the predicted |E*| for fine-graded mixtures using a new gradation parameter. The analysis was performed on 24 mixtures prepared from various aggregate gradations and types, and several binder grades. Reasonable results were predicted for the calibration data and a validation dataset from the literature. The correlation between |E*| at high temperatures and the gradation parameter improved when it was carried out independently on fine- and coarse-graded mixtures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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