Integration of field and laboratory testing to determine the causes of a premature pavement failure
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the forensic study was to identify the cause(s) of the pavement failure on a temporary detour of an interstate highway in Austin, Texas. Ground penetrating radar (GPR), falling weight deflectometer (FWD), coring, trenching, and comprehensive laboratory tests were performed. It was found that the main cause of the premature failure was attributed to material and construction practices. The base material used on this project did not meet the Triaxial class 1 requirement; it tested as a class 2.3 material. The base material was found to be highly moisture susceptible; it did not meet the Texas Department of Transportation's (TxDOT's) compressive strength requirements when subjected to capillary soaking. In addition, the repetitive triaxial test results revealed that the stiffness and load-carrying capability and resistance to permanent deformation became inadequate when the base material was exposed to moisture. It is believed that moisture entered this pavement primarily through poorly compacted AC layers and longitudinal joints. Cores taken in March 2004 from the original type B and C layers confirmed that the majority of cores have air voids exceeding 9%. The lower type B layer was also badly segregated and debonded from the upper type C layer at some locations. GPR results also indicated that the joints in the pavement were excessively porous. Further tests on the recovered binder for the type B layer indicated that the binder was prematurely aged, most probably from overheating during production.Key words: pavement failure, forensic, ground penetrating radar (GPR), falling weight deflectometer (FWD), laboratory testing.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».