Modeling the Structural Response of Urban Subsurface Drainage Systems
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many City of Saskatoon (COS), Canada, roads have experienced premature failures. High water tables, increased precipitation, and poor surface drainage have caused increased moisture infiltration in road structures. Further deterioration of these aged pavements is attributable to heavy year-round loadings in urban traffic. To address these issues, COS piloted subsurface drainage and strain dissipation layers in some roads. These drainage systems were constructed with crushed portland cement concrete (PCC) rock and conventional virgin crushed rock. Given the empirical nature of conventional road design methods currently used by COS, the structural benefits of drainage systems are difficult to quantify. Therefore, a reliable method that directly incorporates recycled materials, substructure drainage systems, and diverse field conditions is needed. A mechanistic analysis of the drainage systems was piloted in rehabilitated COS pavement structures with a three-dimensional (3-D) nonlinear orthotropic computational road structural model. The 3-D mechanistic model was used to predict peak surface deflections and normal and shear strains in the structure. Modeling results showed that constructing pavement structures with a substructure drainage layer of crushed PCC rock improved the structural performance of the road system in terms of strains under applied traffic loads. The road model provided primary response predictions that correlated with deflections measured by a heavy weight deflectometer, before and after construction. Therefore, the road model used is a reliable pavement engineering analysis tool able to predict the in-field structural behavior of various road structures under diverse field state conditions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».