Fracture toughness of frozen base and subbase soils in pavement
Notice bibliographique
Résumé
Temperature distribution in the pavement structure, moisture distribution in granular soils, modulus of the asphalt concrete, and fracture toughness of material in the pavement structure strongly influence the propagation and spacing of thermal contraction cracks. Fracture toughness was determined for frozen sand (subbase layer) and frozen crushed stone (base layer) by adapting established fracture mechanics test procedures recommended in American Society for Testing and Materials standard test method E399-83 for metals. It was established that fracture toughness increases with decreasing temperature and increasing volumetric ice content. For a temperature of 5°C, the fracture toughness of frozen crushed stone increased almost linearly from 0.05 to 0.40 MPa·m0.5 when the volumetric ice content increased from 6 to 14%. For frozen sand, the fracture toughness KIC in a wedge-opening mode increased from 0.04 to 0.70 MPa·m0.5 when the volumetric ice content increased from 8 to 28%. It was also established that the fracture toughness of frozen soil decreases with decreasing soil average grain size according to a logarithmic law.Key words: fracture, toughness, experimental, frozen, granular soil, pavement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».