Two applications of wavelet analysis for project level pavement management
Notice bibliographique
Résumé
Wavelet analysis is a signal processing technique that can be used to decompose longitudinal road surface profile signal into a number of wavebands.The outputs of the analysis include the signals (elevation vs. distance) and energies (a measure of elevation variation, i.e. surface roughness) in the different wavebands.The application of wavelet analysis in road pavement management at project level is described herein through two case studies.The first involves using wavelet analysis outputs in identifying and locating excitation sources of dynamic wheel loads (DWL) along a road section.The second case study involves using these outputs in assessing the effectiveness of rehabilitation treatment in reducing surface roughness in the different wavebands along the length of a road section.The outcomes of this research study indicate that the proposed applications are effective in addressing the intended purposes.Study findings also indicate that using HATI to highlight sections subject to high DWL at network level is promising.However, further testing is required to confirm its suitability at different speeds and operating environments.These assessment approaches help asset managers to identify and locate surface characteristics that increase pavement damage, propose suitable treatments and assess the quality of these treatments.In addition to achieving value for money, adopting such approach would ensure their assets' sustainability, mobility and comfort of all road users, in particular truck drivers.Long wavelength roughness with high contributions to DWL also has a detrimental effect on heavy vehicle ride.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».