Assessment of thaw weakening in pavement stiffness using the spectral analysis of surface waves
Notice bibliographique
Résumé
Mechanistic methods for the design of pavement structure in cold regions require an adequate knowledge of the seasonal variations in elastic properties of the structural layers. In this study, the spectral analysis of surface waves (SASW) method was adopted to monitor the changes of the stiffness modulus in pavement during a complete freezethaw cycle. The SASW tests were performed on a section of pavement in Québec City over a complete freezethaw cycle in 2001. The stiffness profiles of the pavement layers were back-calculated from the experimental dispersion curves using a forward-modelling approach based on a discrete stiffness matrix method. The seasonal variations in stiffness in the base, subbase, and subgrade were then assessed. The thaw-weakening period and the recovery in stiffness after the complete thaw were observed. The minimum value of the stiffness modulus in the base layer was about 80% of its prefreezing value, and those of the subbase and subgrade were about 60%. A sharp change in the back-calculated moduli at temperatures close to the freezing point was observed. The relevance of using the SASW method to study the thaw weakening and recovery in pavement stiffness affected by freezethaw cycles is clearly shown in this study.Key words: SASW, pavement, seasonal variation, stiffness, thawing, recovery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».