A Parametric Study of Jointed Plain Concrete Pavement Using Finite Element Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Concrete pavements face various types of distresses such as longitudinal, transverse, and joint cracking due to traffic loading and thermal stresses. The objective of this investigation was to develop Three-Dimensional Finite-Element Models (3D-FEM) to assess the performance of dowel in Jointed Plain Concrete Pavement (JPCP).Finite-element modeling is a powerful tool that can be used for the simulation of the structural response of pavements under the effects of different loading condition. Most of the previous studies ignored important factors, including the combined effect of dynamic axle loads and thermal gradient. Overcoming the shortcomings of the previous studies, this study investigated the pavement response under the effect of some model parameters. The result of the study was verified by a comparison with field measurements. Results also showed that the combined negative gradient and axle loads located at the transverse joint subject the top of mid-slab, to high tensile stress that may explain the initiation of top-down cracks. These stresses increase under corner loading when the slab length is increased. In general, the study presented that the developed 3D-FEM is suitable for identifying the effect of different design features including pavement geometry, material properties, thermal gradients, and axle load and configuration on the structural response of rigid pavements.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».