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Enregistrement W2078820952 · doi:10.1007/bf02829299

Experimental validation of laboratory performance models using the third scale accelerated pavement testing

2006· article· en· W2078820952 sur OpenAlexaff
Sugjoon Lee, Youngguk Seo, Y. Richard Kim

Notice bibliographique

RevueKSCE Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensSaint-Gobain (Canada)
Organismes subventionnairesNorth Carolina Department of Transportation
Mots-clésStructural engineeringService lifeEngineeringFatigue crackingAsphaltVoid (composites)CrackingScale modelSuperposition principleDeformation (meteorology)Geotechnical engineeringReliability engineeringMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory models for fatigue cracking and permanent deformation growth are validated using the response and performance measured from asphalt pavements with different air void contents under the third scale Model Mobile Loading Simulator (MMLS3). The fatigue life prediction algorithm is developed based on a cumulative damage concept and the algorithm for permanent deformation prediction involves a sub-layering method, dividing a pavement layer into several artificial layers for analysis. These algorithms account for the effects of applied loading rate and temperature variation along the pavement depth. The difference in loading frequencies between the laboratory experiments and the MMLS3 test was taken care of using the time-temperature superposition principle with growing damage. The proposed methodology is found to be reasonable in predicting fatigue life and permanent deformation growth in the MMLS3 tests. It is found that the resulted alliance among the accelerated pavement test, laboratory test, and performance models could serve as a foundation for the successful estimation of pavements’ service life in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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