Field Investigation of the Effect of Operational Speed and Lateral Wheel Wander on Flexible Pavement Mechanistic Responses
Notice bibliographique
Résumé
Pavement design is evolving from the experimental American Association of State Highway and Transportation (AASHTO) Pavement Design Guide to the Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (MEPDG) (AASHTOWare Pavement ME Design). In the latter method, the predicted mechanistic responses of the pavement structure (strains and deflections) are empirically correlated to field-observed distresses. Therefore, mechanistic response data from instrumented, full-scale test road facilities are essential for the validation and further development of the MEPDG models. The University of Alberta’s Integrated Road Research Facility (IRRF) includes an extensively instrumented test road, with a variety of asphalt strain gauges and earth pressure cells in the unbound layers to capture the flexible pavements’ mechanistic responses to dynamic traffic loading. This paper focuses on investigating the effect of operational speed and lateral wheel wander on longitudinal tensile and vertical compressive strain measurements at the bottom of the Hot Mix Asphalt (HMA) layer (el and ec) and compressive stress measurements in the granular base course (GBC) and subgrade (sc). During a field experiment at the IRRF, a test truck with predetermined axle loads was driven at four different speeds and two symmetric lateral offsets with respect to the outer wheelpath. Longer load durations (lower loading frequency) were observed at lower truck speeds in the HMA and unbound layers. Also, the magnitude of el and ec increased when speed decreased. Similarly, higher vehicle speed resulted in less sc within the GBC and subgrade. Sensitivity of fatigue cracking and rutting models in the MEPDG to operational speed was investigated in a sensitivity analysis. To do so, an MEPDG-simulation of the test section was developed using the backcalculated moduli of each layer obtained from Falling Weight Deflectometer (FWD) test performed at the IRRF. The rate of both alligator cracking and rutting was found to decrease at operational speed of 60 km/hr. It was also found that the MEPDG underestimates the effect of speed on the predicted fatigue cracking and rutting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».