Analysis of Variations of Pavement Subgrade Soil Water Content
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal Monitoring Program (SMP) data available in the Long Term Pavement Performance (LTPP) database DataPave was analyzed to investigate the variations of volumetric water content. The SMP data includes volumetric water contents from time domain reflectometry (TDR) probes in pavement sections located in the United States and Canada. Water content, or the associated degree of saturation, is used to compute resilient modulus for unsaturated unbound base and subgrade soils in the Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (M-EPDG) that was developed for the Federal Highway Administration. The purpose of this paper is to discuss results of analysis of volumetric water content data from the most recent release of DataPave (Release 19) and the resulting variations in resilient modulus that would occur. Results from analysis of the data indicate that there are variations of volumetric water content that occur over time. For a few of the pavement sections, the variations of volumetric water content were seasonal. For most of the sections, it was not possible to determine consistent trends in the moisture variations on a temporal scale or when comparing the different climate zones, soil types (coarse or fine-grained), pavement types or depth to the water table. The volumetric water content variations typically were greater than 3 percent and less than 9 percent. These findings indicate that subgrade soils undergo varying degrees of saturation. The resilient modulus, computed using the water content variations and an empirical equation developed for the M-EPDG, can vary by as much as a factor of 2. The resilient modulus variations are generally higher in wet climates than in dry climates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».