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Enregistrement W2145636412 · doi:10.1139/l07-090

Super-single tire loadings and their impacts on pavement design

2008· article· en· W2145636412 sur OpenAlexvenueno aff
Daehyeon Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Highway AdministrationIndiana Department of Transportation
Mots-clésSubgradeOverlayStructural engineeringFinite element methodContact mechanicsStress (linguistics)Geotechnical engineeringContact areaEngineeringMaterials scienceComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pavement design and analysis are generally performed based on the load equivalent factor (LEF) obtained from conventional dual tires and assume that the contact stress is equal to the tire inflation pressure. However, heavier tire loadings, such as super-single tires, produce much higher contact stresses than the inflation pressure. This results in larger deformations of subgrades, requiring advanced modeling of subgrades, such as elastic–plastic analysis. Super-single tires also have a different contact area shape from that of conventional tires. To assess the increased contact stresses by super-single tires, realistic contact stress distribution and contact area ratio for super-single tires should be used in the analysis. Three-dimensional finite element analyses of typical flexible pavements were done to evaluate the effects of the increased contact stresses of tire loadings on the subgrades, including load equivalency factors, overlay effect, and subgrade improvement as the behavior of subgrades becomes more important due to the increased contact stresses. Analysis results indicate that the increased contact stresses should be taken into account in the pavement structure design, as well as design of overlay or subgrade improvement. Based on the numerical results, simple design examples are suggested.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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