Development of a new interconversion tool for hot mix asphalt (HMA) linear viscoelastic functions
Notice bibliographique
Résumé
The relaxation modulus E(t), creep compliance D(t), and complex modulus E*(ω) are functions often used to characterize the linear viscoelastic (LVE) behavior of hot mix asphalt (HMA). Interconversions among these LVE functions are often required. To perform an interconversion, one of the key steps is to express both the source and target LVE functions in Prony series representations. To obtain the corresponding Prony series coefficients, the collocation method and linear least squares method were often used in the past. However, the problem encountered with these two methods is in manually assigning part of the Prony series coefficients; resulting in unrealistic or negative Prony coefficients and big discrepancies between the fitting data and the original data. To address this problem, this paper developed a new algorithm by incorporating the Levenberg–Marquardt method. This new algorithm has four unique features, it (1) allows all the Prony series coefficients to be freely adjustable, (2) guarantees all positive Prony series coefficients, (3) determines all Prony series coefficients automatically and simultaneously, and (4) ensures very accurate interconversion through the fact that the fitting curve almost completely coincides with the original curve. Furthermore, to facilitate the implementation of practical applications of this new algorithm, it was incorporated into a stand-alone, windows-based software named “LVEmaster”. The simplicity and accuracy of this new interconversion software was demonstrated through a series of interconversions among HMA LVE functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».