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Enregistrement W2341210304

An Evaluation of Pavement ME Design Dynamic Modulus Prediction Model for Asphalt Mixes Containing RAP

2015· article· en· W2341210304 sur OpenAlexaffabout
S Esfandiapour, Ma Ahammed, Ahmed Shalaby, T Liske, S Kass

Notice bibliographique

RevueTAC 2015: Getting You There Safely - 2015 Conference and Exhibition of the Transportation Association of Canada // ATC: Destination sécurité routière - 2015 Congrès et Exposition de l'Association des transports du Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltRutDynamic modulusAsphalt pavementStiffnessCrackingModulusAsphalt concreteGeotechnical engineeringStructural engineeringFatigue crackingEngineeringTest dataMaterials scienceComposite materialDynamic mechanical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic modulus is a measure of stiffness of an asphalt concrete (AC) mix when subjected to cyclic sinusoidal compressive stresses. In the AASHTOWare Pavement ME Design (ME Design) program, dynamic modulus (E*) value is an essential parameter for the prediction of asphalt pavement distresses such as rutting and fatigue cracking. Several empirical models have been developed by researchers to estimate the E* from the asphalt mix properties when the laboratory measured E* values are unavailable. Witczack model has been integrated into the ME Design program to estimate the E* values when Level 2 and Level 3 inputs for AC mixes are used in the pavement analysis and design. Although Witczack model was developed based upon test data from a different combination of asphalt mixes, the representative data for AC mixes containing reclaimed asphalt pavement (RAP) was not adequate. The study presented in this paper examines the applicability of the Witczack E* prediction model to Manitoba AC mixes containing RAP. For the analysis presented in this paper, asphalt mixes containing different amounts (varied from 0% to 50%) of RAP were prepared in the laboratory. Virgin aggregates and RAP sources remained the same for all mixes to minimize the variability in the laboratory measured E* values. The test for the E* was conducted on the prepared AC specimens at different temperatures and frequencies, E* master curve was then constructed for each AC mix. The developed master curve was compared with the Witczak prediction model. The analysis showed that for Level 2 AC inputs, the Witczak model underestimates the E* by 100% at high temperature but overestimates the E* by 50% at low temperature. For Level 3 AC inputs, Witczak model underestimated the E* by 30% to 70% at high temperature and overestimated the E* by 150% to 200% at low temperature. These indicate that Witczak model may not be appropriate for E* prediction for Manitoba AC mixes. For the use of the ME Design program in Manitoba, Level 1 inputs for Manitoba asphalt mixes may be required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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