Use of Long-Term Pavement Performance Data for Calibration of Pavement Design Models
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of long-term pavement performance data for calibration of the AASHTO flexible pavement design model for Ontario conditions are documented. To ensure that the AASHTO-Ontario pavement design model reflects Ontario pavement design practice and matches the observed pavement performance, long-term pavement performance data for 65 flexible pavement sections were used. Thirty-nine sections had original construction, and 26 sections received one rehabilitation treatment (overlay). The data for each section included the type and thickness of paving materials, subgrade type, pavement performance, and traffic loads. The results of the calibration and verification process indicate that for new flexible pavement design the AASHTO-Ontario model yields results that are in good agreement with the observed pavement performance. For overlays, there was a large difference between the predicted and observed performance. This indicates that considerably more observations (pavement sections) are required for assessment of rehabilitation designs than for the original construction because the overlays are not always built for structural reasons only. Possible avenues for using long-term pavement performance data to establish the values of input parameters such as structural layer coefficients and modulus of subgrade are also described. Even relatively limited long-term pavement performance data provide valuable information for the calibration and verification of pavement design methods.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».