Notice bibliographique
Résumé
It has long been recognized that each aircraft responds differently to a pavement surface roughness pattern. On the basis of that observation, the development of two aircraft-based roughness assessment criteria is discussed. Both allow the analysis of pavement surface profiles obtained from surveys carried out at 1-m intervals. The single wavelength roughness criterion looks for acceptable and excessive single double amplitudes in the profiles of runways and taxiways. The overall roughness criterion considers the template and the root-mean-square (RMS) approaches. Both work as a function of the critical wavelengths (L c ) and double amplitudes (2A). These parameters are estimated for each aircraft as a function of its velocity at the takeoff rotational point and the aircraft response frequency. For the template approach, windows are constructed with L c and 2A for each particular aircraft for identifying the acceptable and excessive roughness areas in the profiles. The RMS approach initially estimates RMS limit values for acceptable and excessive roughness for each aircraft on the basis of its critical wavelength. Values of RMS are estimated for runway segments with the same lengths of the critical wavelengths and then compared with the RMS limit values. Excellent agreement was observed between the single wavelength roughness criterion and the FAA and International Civil Aviation Organization criteria. In addition, excessive bump deformations obtained by other authors for Georgia's Hartsfield–Jackson Atlanta International Airport Runway 8L-26R were found to be above the same criterion's excessive roughness curve.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».