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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».