Differential rutting in Canterbury New Zealand, and its relation to road camber
Notice bibliographique
Résumé
In Canterbury New Zealand, chip seal is the primary surface material for rural state highways. The roads are designed to accommodate various types of traffic; traffic that has grown steadily over the past decade. The growth in dairy and logging, two of New Zealand’s main exports, resulted in a large rise in milk and logging trucks. This significant increase in traffic has led to a significant amount of pavement failure due to rutting which predominantly occurs in the outside wheel path rather than the inside. This paper provides a review and analysis of LTPP data at two rural sites. Data from these sites show more rutting in the outside wheel path than the wheel path close to the crown of the road. Contributing factors observed from the literature are included in this paper and it was shown that the main contributing factor to rutting is load (traffic). Road pavements are constructed to be homogeneous but anecdotally it is known that using camber or a crown will divide the load from traffic more towards the outside wheel. Some general factors that increase the difference are the axle width, and height of the centre of mass, the camber percentage and present rutting depth. Calculations show that the difference in load on the left and right wheel can lead to quite different ESAL values compared to values calculated based on the average load. In fact, an example using Austroads shows that the ESAL value can almost double if actual wheel loads are used. It also shows that there are no other mechanisms that adequately account for this difference.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».