Methodologies for Estimating Effective Performance Grade of Asphalt Binders in Mixtures with High Recycled Asphalt Pavement Content
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2009, hot-mix asphalt pavement sections containing 0%, 15%, and 50% recycled asphalt pavement (RAP) were built in a collaborative effort between Manitoba Infrastructure and Transportation and the Asphalt Research Consortium. Two types of 50% RAP mixtures were evaluated: one with no grade change in asphalt binder (PG 58-28) from mixtures with lower RAP content and one with a grade change in asphalt binder (PG 52-34). The following methodologies were used to determine the effective binder properties of the evaluated field-produced mixtures: grading of the recovered binders, blending chart process, mortar procedure, and backcalculation of binder properties from the measured dynamic modulus of mixtures with the Hirsch model and the modified Huet–Sayegh model. Overall, good correlations were observed between the estimated critical temperatures from the blending chart process and the measured ones from the recovered asphalt binders. Of the various evaluated methods, the mortar procedure provided promising results when used to estimate the mixture binder properties at critical pavement temperatures. The findings from the mortar procedure were consistent with the mixtures' resistance to thermal cracking and their current field performance. The procedure indicated that a partial blending was occurring between the virgin and RAP binders of the evaluated mixtures. Although some difficulties arose with the use of the Hirsch model, the backcalculated binder shear moduli were reasonable. The modified Huet–Sayegh model requires further evaluation to assess the true relationship between the characteristic times of the binders and 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.
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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle