Minimizing Traffic Tire Pressure as a Concept of Increasing Pavement Elastic Modulus using Transport and Road Research Laboratory Formula
Notice bibliographique
Résumé
Development of vehicle industry leads to an increase in truck axle weights. Moreover, as the axle loads have increased, the use of higher tire pressures have become more popular in the truck market. Recent increase in tire loads and pressures have raised questions regarding their effects on pavement performance, service life and maintenance cost. Reducing the adverse impacts of increasing tire pressure are considered as one of the most important issues in which many researchers around the world are interested. The main objective of this research is to minimize the effect of increased tire pressure on the performance of flexible pavement. The concept of minimizing truck tire pressure will be gained through the application of the following steps: a) determining the optimum tire pressure with the optimum elastic modulus of (wearing surfaces, base course and subgrade) where fatigue and rutting age are equal, b) determining the most effective elastic modulus on the performance of the pavement which can cause a significant decrease in the optimum tire pressure. Moreover, the pavement age will be determined as a function of the tire pressure and the most effective elastic modulus. Analysis of this paper shows that, increasing traffic tire pressure leads to a significant decrease in pavement fatigue age while the effect of increased traffic tire pressure on the pavement rutting age can be neglected. Moreover, subgrade elastic modulus is the key element which leads to a marked decrease in the optimum tire pressure. Moreover, the optimum tire pressure should not exceed 0.87 N/mm 2 with 72.50 N/mm 2 optimum subgrade elastic modulus. Keywords: Tire Pressure, Pavement Elastic Modulus, Fatigue and Rutting Age Formula and Axle Weights.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».