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Enregistrement W2320869222 · doi:10.1139/cjce-2013-0301

Condition assessment of longitudinal pavement joints using ultrasonic surface waves

2014· article· en· W2320869222 sur OpenAlexaffvenue
Yen Chieh Wu, Giovanni Cascante, Mahesh D. Pandey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasonic sensorUltrasonic testingRepeatabilityAsphaltTransducerSlabAsphalt concreteNondestructive testingAcousticsStructural engineeringEngineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor-quality longitudinal joints can cause premature failure on asphalt pavements; they are characterized by exhibiting low density and high permeability. These conditions generate surface distresses such as longitudinal cracking. Previous ultrasonic methods for condition assessment, e.g., Fourier and wavelet transmission coefficient, require user input, making the automatic data processing difficult. Furthermore, the coupling between ultrasonic transducers and the asphalt surface is not practical for testing in-service roads. This paper presents a new data analysis technique and the results of an experimental program for the condition assessment of longitudinal asphalt joints using ultrasonic surface waves. A new coupling system between the ultrasonic transducers and the asphalt surface is presented. The new data processing technique reduces user input and increases testing reliability. The new coupling system uses polyurethane foam and calibrated weights to provide a spring action on the transducers. The proposed data analysis technique, called instantaneous transmission coefficient (ITC), is based on the evaluation of instantaneous frequencies and damping ratios. The main advantage of the new procedure is that it can be performed automatically, reducing user input and increasing test repeatability. A laboratory scale asphalt slab is used to show the potential of the new methodology and coupling system. Laboratory validation results show good agreement between the new ITC method and previous methods, and a significant reduction in testing time, while improving test reliability.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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