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Enregistrement W2884812560

Surface Colour Effects on the Thermal Behaviour and Mechanical Properties of Hot Mix Asphalt

2007· dissertation· en· W2884812560 sur OpenAlexaboutno aff
Islam Abu-Halimeh

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalt pavementAsphaltMaterials scienceSurface (topology)Composite materialThermalGeotechnical engineeringMechanical engineeringEngineeringMathematicsThermodynamicsGeometryPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of the study was to evaluate the effect of placing hydrated lime on the surface of asphalt concrete pavement. The study assesses the influence of hydrated lime on both the peak surface temperature as well as the temperature profile of the pavement with depth. The amount of lime that would yield the optimal temperature reductions without placing excess ineffective material was selected. To address the aforementioned goal, eight Superpave mix samples were prepared in the lab and compacted at the design compaction temperature to achieve a relatively consistent percent of air voids. All samples were compacted using a vibratory compactor to simulate real field construction procedures and conditions. To examine the effect of hydrated lime, surface temperatures as well as with-depth temperature measurements were made with an infrared camera, and thermocouples buried into the pavement, respectively. The same tests were performed at a field site with a newly laid down pavement. To minimize variables, the field Hot Mix Asphalt (HMA) pavement was of the same design as that used to prepare the lab samples. The effect of temperature on the mechanical properties of HMA mixtures used in Ontario; namely Superpave SP12.5FC2 PG64-28, SP12.5FC2 PG70-28, SP19.0, and Stone Mastic Asphalt (SMA), was assessed. The mechanical properties studied include rutting susceptibility, fatigue resistance, and resilient modulus. Thirty two samples were prepared in the laboratory and compacted at the design compaction temperature and percent air voids. For each mix, two samples were used to test rutting susceptibility, three samples were used to test fatigue resistance, and three samples were used to test the resilient modulus of the mixes. With regards to rutting, the samples were tested in the Asphalt Pavement Analyzer (APA) at four different temperatures in order to give a complete rutting versus temperature profile. Three samples of each mix were tested to measure the resilient modulus at different temperatures using the Nottingham Asphalt Tester (NAT). Lastly, the fatigue resistance for each mix was assessed in the NAT with each of the three samples tested at a different strain to provide a complete picture of the mix behaviour when subjected to fatigue. The stiffness characteristics of the newly laid down in-situ pavement was determined using the Light Weight Deflectometer (LWD). Results indicate that placing 100g/m^2 of hydrated lime on the surface of the hot mix asphalt pavement was the optimum surface treatment while avoiding the placement of excess ineffective material. This level of surface treatment led to temperature reductions that significantly improved the mechanical properties of asphalt concrete. Using the increased resilient modulus, consistent with the temperature reductions, it was shown, by carrying out an analysis using KENLAYER, that the design life of a pavement could be increased from approximately 25 to 33 years, from 20 to 30 years and from 12 to 20 years corresponding to cool, intermediate and hot weather conditions, respectively.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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