Subgrade resilient modulus prediction using light-weight deflectometer data
Notice bibliographique
Résumé
Resilient modulus has been used for decades as an important parameter in pavement structure design. Resilient modulus, like other elasticity moduli, increases with increasing confining stress and decreases with increasing deviatoric stress. Several constitutive models have been proposed in the literature to calculate resilient modulus as a function of stress state. The most recent model, recommended by the Mechanistic–empirical pavement design guide (MEPDG) and used in this paper, calculates resilient modulus as a function of bulk stress, octahedral shear stress, and three fitting coefficients: k1, k2, and k3. Work in this paper presents a novel approach for predicting resilient modulus of subgrade soils at various stress levels based on light-weight deflectometer (LWD) data. The proposed model predicts the MEPDG resilient modulus model coefficients (k1, k2, and k3) directly from the ratio of applied stress to surface deflection measured during LWD testing. The proposed model eliminates uncertainties associated with needed input parameters for surface modulus (ELWD) calculation, such as the selection of an appropriate value of Poisson’s ratio for the soil layer and shape factor. The proposed model was validated with independent data from other studies reported in the literature.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».