Modelling in situ shear strength testing of asphalt concrete pavements using the finite element method
Notice bibliographique
Résumé
Rutting is one of the well-recognized road surface distresses in asphalt concrete pavements that can affect the pavement service life and traffic safety. Previous studies have shown that the shear strength of asphalt concrete pavements is a fundamental property in resisting rutting. Laboratory investigation has shown that improving the shear strength of the asphalt concrete mix can reduce surface rutting by more than 30%, and the SUPERPAVE mix design method has acknowledged the importance of the shear resistance of asphalt mixes as a fundamental property in resisting deformation of the pavement. An in situ shear strength testing facility was developed at Carleton University, and a more advanced version of this facility is currently under development in cooperation with the Transportation Research Board and the Ontario Ministry of Transportation. In using this facility, a circular area of the pavement surface is forced to rotate about a normal axis by applying a torque on a circular plate bonded to the surface. The pavement shear strength is then related to the maximum torque. This problem has been solved mathematically in the literature for a linear, homogeneous, and isotropic material. However, the models for other material properties are mathematically complicated and are not applicable to all cases of material properties. Therefore, developing a model that can accurately analyze the behaviour of asphalt concrete pavements during the in situ shear test has proven pivotal. This paper presents the development of a three-dimensional finite element model that can simulate the forces applied while measuring the shear strength of the asphalt concrete pavement. A comparison between the model results and those obtained from available analytical models and field measurements proved the accuracy of the developed model.Key words: shear strength, in situ testing, finite element, asphalt, pavement, modelling.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».