Alternative Procedure for Determination of Hot Mix Asphalt Creep Compliance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Creep compliance function is one of the fundamental properties of viscoelastic materials. In asphalt research, creep compliance is used in the prediction of low-temperature cracking, which is a prevalent distress in asphalt pavements in northern parts of the United States and Canada. The thermal cracking prediction model included in the current version of the Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide requires the creep compliance of hot mix asphalt (HMA) materials as a primary input. The current AASHTO procedure for determining creep compliance of HMA is based on the indirect tension (IDT) test. The IDT test is performed on relatively thick cylindrical specimens, which makes this test unsuitable for field cores from thin layers and construction lifts. In addition, thick specimens do not allow for investigation of the gradual aging that occurs in asphalt layers due to oxidation and volatilization. This paper outlines the procedure that uses the bending beam rheometer (BBR) as an alternative to the IDT test to determine the low-temperature creep compliance of HMA using thin beam specimens. Twenty different HMA mixtures are tested at three temperature levels using both the IDT and the BBR instruments. The analysis of test results is presented in two parts. First, the variability in creep compliance values obtained from the IDT and the BBR tests is discussed. Next, the artificial neural networks (ANNs) are trained to (1) predict IDT results from BBR measurements using design parameters of HMA mixture and testing temperature as the model inputs and (2) backcalculate HMA creep compliance from the binder creep compliance and vice versa. It is concluded that testing HMA beams can be used instead of IDT specimens for the low-temperature characterization of HMA mixtures, and the ANN can be successfully used for the backcalculation of the creep compliance measured by both IDT and BBR devices.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».