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Enregistrement W1986820866 · doi:10.1515/rjti-2015-0015

Application of GPR and FWD in Assessing Pavement Bearing Capacity

2013· article· en· W1986820866 sur OpenAlexaff
Josipa Domitrović, Tatjana Rukavina

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Transport Infrastructure · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoringFalling weight deflectometerGround-penetrating radarBearing capacityPavement engineeringGeotechnical engineeringPavement managementNondestructive testingEngineeringGeologyStructural engineeringAsphaltCivil engineeringRadarDrillingMaterials scienceSubgradeMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The process of pavement maintenance and rehabilitation starts by collecting the data which will form the base for evaluation of pavement functional and structural condition. Collection of data can be performed by destructive and non-destructive testing. Usually preferred are the non-destructive methods, that do not damage the pavement, and the process of pavement evaluation is objective and repeatable. Non-destructive testing methods are becoming more and more popular, especially for assessing the structural condition of the pavement. Non-destructive testing by a Falling Weight Deflectometer (FWD) and the analysis of so collected data by the process of backcalculations is today the usual tool for assessing pavement bearing capacity. One of the basic input parameters for analysis of the data collected by FWD is pavement layers thickness. The practice in Croatia is to determine pavement layers thickness by coring. This destructive method affects pavement integrity, so the number of such tests should be kept to the minimum. By coring the accurate thickness of all pavement layers is obtained on specific point locations. Thus, numerous deviations in layer thickness remain unnoticed, and in the end, use of such data for the process of backcalculations does not provide ac urate values of layer moduli. Coring can be replaced with non-destructive method of testing by Ground Penetrating Radar (GPR), which provides continuous information on thickness of all pavement layers. The paper shows the method for assessing the bearing capacity of the pavement based on the data collected by FWD, GPR and coring. The calculation for layer moduli was performed by the ELMOD software, separately for the layers thickness data obtained by coring, and separately for the thickness obtained by GPR tests. Analysis and comparison of the results of calculated elasticity moduli obtained by using various methods for collecting layer thickness data were performed in the paper.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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