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Enregistrement W1983493512 · doi:10.1139/l06-076

Effect of aggregate type, gradation, and compaction level on thermal properties of hot-mix asphalts

2006· article· en· W1983493512 sur OpenAlexfundvenueno aff
Donath Mrawira, Joseph Luca

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Transportation
Mots-clésThermal diffusivityGradationCompactionAggregate (composite)Materials scienceComposite materialAsphaltThermal conductivityAsphalt concreteThermal conductionThermalAsphalt pavementSieve (category theory)Geotechnical engineeringGeologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the effects of mix design factors on the thermal properties of Superpave asphalt concrete. The thermal properties were measured using a guarded testing device (k-alpha device) developed recently at the University of New Brunswick. Two aggregate types, three gradations (determined by the material retained on a 4.75 mm sieve), and four compaction levels (at 35, 70, 100, and 160 gyrations) were investigated. The aggregate was 12.5 mm maximum nominal size with PG58-34 asphalt binder used for all mixes. The findings show that the thermal conductivity of the asphalt concrete ranged from 1.7 to 2.1 W/m·K. The specific heat capacity varied with the aggregate source and ranged from 940 to 2000 J/kg·K. The thermal diffusivity was found to vary with aggregate source. The aggregate type was found to have the most significant effect on the thermal properties. The compaction level had an effect but not a statistically significant one. The range of thermal properties determined in this paper is comparable to that found in the literature.Key words: thermal properties, asphalt concrete, pavement temperature prediction, heat conduction, transient state, thermal conductivity, thermal diffusivity, heat capacity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations94
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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