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Enregistrement W2323689662 · doi:10.1139/cjce-2012-0289

Nonlinear viscoelastic approach to model damage-associated performance behavior of asphaltic mixture and pavement structure

2013· article· en· W2323689662 sur OpenAlexvenueno aff
Hoki Ban, Soohyok Im, Yong‐Rak Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityCreepFinite element methodRutNonlinear systemStructural engineeringAsphaltMaterial propertiesConstitutive equationCrackingAsphalt concreteMaterials scienceStress (linguistics)EngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an integrated experimental–numerical effort to more accurately model the damage characteristics of asphalt mixtures and pavement structures than conventional elastic and (or) linear viscoelastic approaches can. To this end, Schapery's nonlinear viscoelastic constitutive model was implemented into a finite element software via user defined subroutine (user material, or UMAT) to analyze an asphalt pavement subjected to heavy truck loads. Then, a series of creep and recovery tests were conducted at various stress levels and at different temperatures to obtain the stress-dependent and temperature-sensitive viscoelastic material properties of asphalt mixtures. With the viscoelastic material properties characterized and the UMAT code, a typical pavement structure subjected to repeated heavy truck loads was modeled with the consideration of the effect of material nonlinearity with a realistic tire loading configuration. Three-dimensional finite element simulations of the pavement structure present significant differences between the linear viscoelastic approach and the nonlinear viscoelastic modeling in the prediction of pavement performance with respect to rutting and fatigue cracking. The differences between the two approaches underline the importance of proper and more realistic characterization of pavement materials and should be addressed in the process of performance-based pavement design.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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