Comparison of Fatigue Cracking Performance of Asphalt Pavements Predicted by Pavement ME and LVECD Programs
Notice bibliographique
Résumé
Mechanistic–empirical pavement design has received significant attention from the pavement community as the method for designing asphalt pavements in the future. Currently available software for mechanistic–empirical pavement design includes the AASHTOWare Pavement ME Design (Pavement ME) program. The Pavement ME program allows users to predict pavement distresses by applying layered elastic theory for the mechanical responses and using empirical models for the distress predictions. The layered viscoelastic pavement design for critical distresses (LVECD) program, which employs three-dimensional viscoelastic finite element analysis with moving loads, can also be used to predict the fatigue and rutting performance of pavements. The LVECD program employs the simplified viscoelastic continuum damage (S-VECD) model as the material model for the fatigue performance predictions of asphalt mixtures under complex loading and environmental conditions. This paper examines and compares the performance of 33 pavement sections from five research projects located in the United States, Canada, and South Korea by using both the Pavement ME and LVECD computer programs. To verify the results obtained from these two programs, the simulations were compared with the field performance data. In terms of ranking, the LVECD simulations provided better agreement with the field performance data than did the Pavement ME simulations. One of the main reasons for the better predictions obtained by the LVECD program is that its fatigue performance predictions depend on the mixture properties of all the layers, whereas the Pavement ME program considers the fatigue properties of only the bottom layer mixture.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».