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Enregistrement W2892139539

ANALYSIS OF CONSTRUCTION EXPERIENCE OF USING LIGHTWEIGHT CELLULAR CONCRETE AS A SUBBASE MATERIAL

2018· dissertation· en· W2892139539 sur OpenAlexfundaboutno aff
Sergey Averyanov

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésSubbaseEngineeringCivil engineeringGeotechnical engineeringConstruction engineeringEnvironmental scienceStructural engineeringMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has the second largest territory in the world and its pavement network has over 1,000,000 km of roads spread over regions with various existing soil types. One of the challenges for engineers is to determine the soil type for a particular road project and to develop a pavement design accordingly. It is very important to identify weak or frost-susceptible soils, as they are influenced greatly by weather conditions which may lead to settlement issues and may affect the overall pavement performance. One viable option to overcome the consequences of settlement problems is the usage of lightweight materials, such as Lightweight Cellular Concrete (LCC), which reduces the effective stress on the underlying soil. This material has a number of advantages including: it is lightweight; exhibits superior thermal properties; is freeze-thaw resistant; has good flowability; is cost-effective; and sustainable. \nThis study aims to assess LCC in terms of performance in past projects, mechanical properties of LCC from the ongoing project as well as prediction of its field performance in the future. Already existing road sections with the installed LCC as a subbase were studied. The available information from those road sections was compiled and analyzed to establish similarities and differences in the cases as well as challenges and recommendations for LCC installation. All projects were aiming to solve the settlement problem. It is observed that settlement usually occurs on localized parts of the road and not on its whole length. After visual inspection, some of the studied sections, such as Winston Churchill Boulevard and Highway 9 were found to have no severe rutting or fatigue cracking, however, longitudinal and transverse cracking were observed at Dixie Road, particularly at the adjacent section to the Granular base pavement. \nThe samples from the ongoing site were collected for laboratory testing. Results from the laboratory determined the density of the LCC in the hardened stage as approximately 40 kg/m3 lower than its plastic density. The similar information was found in the literature. However, compressive strength of the in-situ cast material was determined to be higher than for the similar densities in the previous findings. Modulus of elasticity also differs from the typical values, whereas it was found to be lower. Poisson’s ratio values were found to be in the typical range. \nTo predict the ability of the road sections to bear the designed traffic loads and to predict in-service performance, the case studies with settlement issues were considered. Failure criteria analysis has been conducted. The results of the failure criteria analysis indicated that the usage of LCC as a subbase material is more durable than the conventional granular material with similar thickness. This also shows that using LCC as a subbase layer material could be potentially effective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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