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Enregistrement W2115330929 · doi:10.1080/10298430802169440

Time–temperature superposition in rheology and ductile failure of asphalt binders

2008· article· en· W2115330929 sur OpenAlexafffund
Adrian Andriescu, Simon A.M. Hesp

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pavement Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistère des TransportsRural Development Administration
Mots-clésAsphaltRheologyDynamic shear rheometerRheometerSuperposition principleTime–temperature superpositionMaterials scienceComposite materialGeotechnical engineeringStructural engineeringForensic engineeringEngineeringViscoelasticityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper documents and discusses an investigation into the time–temperature superposition principle as it relates to ductile failure in asphalt. Seven binders of approximately the same low and intermediate temperature and varying high temperature Superpave® grades were tested in a dynamic shear rheometer (DSR) and double-edge-notched tension test to determine their rheological and failure energy master curves. Master curves typically permit the prediction of rheological properties at very long or short timescales from measurements at higher or lower test temperatures over more accessible testing timescales. It has been suggested in the Strategic Highway Research Program final report A-369 that rheological shift factors obtained from a DSR experiment can be used to predict failure master curves from experimentally accessible data at various temperatures. The findings of this study suggest that this substitution is not generally accurate. For straight asphalt binders the difference can be relatively small but for more highly modified materials serious errors would be introduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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