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Enregistrement W2142174728 · doi:10.1139/l06-046

Evaluating the aggregate structure in hot-mix asphalt using three-dimensional computer modeling and particle packing simulations

2006· article· en· W2142174728 sur OpenAlexvenueno aff
Naga Shashidhar, Kasthurirangan Gopalakrishnan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggregate (composite)AsphaltDiscrete element methodAtomic packing factorParticle (ecology)Asphalt pavementVoid (composites)Sphere packingMaterials scienceComposite materialMechanicsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a hot-mix asphalt (HMA) pavement, the aggregate structure serves as a backbone and is primarily responsible for resisting pavement distresses. A sound aggregate structure implies optimal packing of aggregates providing both particle–particle contact and sufficient void space to fill in asphalt. In this paper, three-dimensional particle packing concepts are applied to the study of aggregate structure in HMA. A sequential deposition packing algorithm was used for packing typical aggregate gradations. The packing fraction and the distribution of particle–particle contacts in the simulated compact were studied. The packing simulation gave satisfactory results when aggregates above a certain minimum size were considered. Regression models were established to estimate the coordination number of any size aggregate in the compact. Such studies, in conjunction with the recent advances in X-ray computed tomography imaging techniques and discrete element modeling (DEM) simulations, have tremendous potential to help develop a deeper understanding of the HMA aggregate structure, develop and optimize the various parameters that describe the aggregate structure, and relate these parameters to the performance of pavements in a scientific way.Key words: packing, aggregate structure, computer simulation, aggregate–aggregate contact, pavement performance.

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)0,000
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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