Notice bibliographique
Résumé
Abstract The existing methods of asphalt mixture design are deterministic and rely only on the means of design parameters, such as unit weight and volumetric properties. This article presents a new design method of asphalt mixtures that considers the uncertainties of the measured properties and the calculated design parameters, represented by the coefficient of variation (CV). The uncertainties of the measured properties (typically CV < 1 %) propagate through the calculations and could result in high uncertainties in the calculated design parameters (e.g., CV > 40 %) that make them unreliable. The proposed method is developed in the context of the Marshall mix-design method and is applicable to the Superior Performing Asphalt Pavements method with minor modifications. The Taylor series expansion was used to develop the moments (mean and standard deviation) and CV of the calculated design parameters. The developed formulas were verified using Monte Carlo simulation. Criteria for sample acceptance are then presented based on the uncertainties of the design parameters. The uncertainty information is then used to establish confidence intervals for the design parameters, determine the optimum asphalt content, and compare the results with project specifications. Sensitivity analysis of the mix-design parameters is conducted, and practical implications are discussed. Numerical examples are presented to demonstrate the application of the proposed method. The proposed method takes the design of asphalt mixtures one step further toward a reliable performance-based design. As such, the method should be of interest to pavement engineers and practitioners.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».