Design Model for Roughness and Serviceability of Pavements on Expansive Soils
Notice bibliographique
Résumé
A model was developed to predict pavement roughness caused by both expansive soils and traffic in terms of the serviceability index (SI) and the International Roughness Index (IRI). The model correlates the roughness analysis to the vertical movement estimated from the Texas A&M University suction-based method. The total vertical movement (including both swelling and shrinking) at the edge of pavement sections, the geometry of the pavement, site conditions, traffic, and the level of reliability were used as model parameters. Total movements calculated at the edge of pavement sections were based on a relationship between moisture content and suction, exponential suction envelopes, volume change coefficients, pavement treatments, and roadside conditions. Pavement treatments included vertical and horizontal barriers, inert soil, and lime-stabilized or cement-stabilized layers. The movements in wheelpaths at a distance from the edge of pavement were estimated on the basis of both field observations and the computed results of a transient finite element analysis. Transverse distribution of vertical movements on a pavement cross section was estimated. A relationship between IRI and SI was developed on the basis of surface profile measurements in several pavement study sections. The design equations that were developed for both flexible and rigid pavements include the effects of traffic and expansive soil and permit the selection of the desired level of reliability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».