MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2911475102

Formulation et évaluation des méthodes de mise en oeuvre et d'essai en laboratoire sur l'endommagement et le recouvrement mécanique des bases granulaires traitées au ciment

2018· article· fr· W2911475102 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan Ouellet

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans son ensemble, le réseau routier mondial souffre de sous-financement et ses besoins complexes ont poussé l’Association Canadienne du Ciment (ACC) à mettre de l’avant une technique économique, durable, polyvalente et performante, qui consiste à traiter au ciment les bases granulaires de chaussées revêtues ou non. Par contre, les bases granulaires traitées au ciment (BTC) subissent du retrait lors de la cure, qui résulte en fissuration. La remontée de ces fissures dans la chaussée mène à des problématiques de durabilité et de performance, ce qui limite l’utilisation actuelle des BTC. Une nouvelle approche contre-intuitive à cette problématique consiste à volontairement endommager le matériau à jeune âge, afin d’induire une microfissuration uniforme (préfissuration) qui permet de répartir ce retrait sur une multitude de petites fissures à sévérité réduite. Ainsi, un recouvrement mécanique des fissures peut être anticipé. Depuis cette découverte, quelques projets s’y sont intéressés, mais les résultats ou la mise en oeuvre sont mal documentés, incomplets ou inaccessibles.
\n
\nCe projet de maitrise vise à approfondir la technique de préfissuration des BTC, en développant une méthode d’évaluation de l’endommagement en laboratoire pour comprendre son influence sur les propriétés mécaniques. Pour ce faire, le projet a été divisé en 3 phases. La phase de formulation a permis de mesurer des propriétés mécaniques (compression, tension, CBR et module) et rhéologiques (masse volumique, vides), sur des mélanges contenant entre 3 % et 5 % de ciment GU (par rapport à la masse granulaire de MG 20 avec sable), auxquels on ajoute 5,2 % d’eau. Étant donné qu’il n’existe pas de normalisation et très peu de méthodes d’essai sur les BTC, une deuxième phase a porté sur l’évaluation des procédés généraux. Ainsi, les différentes techniques de malaxage, de compaction et d’endommagement des BTC ont été étudiées, en plus des différentes méthodes d’évaluation de l’hydratation, du retrait, de la fissuration et de la microfissuration. Les différents essais de la phase d’évaluation ont permis une meilleure compréhension du matériau et une sélection judicieuse des méthodes, elements essentiels pour entamer la phase d’expérimentation de l’endommagement en laboratoire. Ainsi, la troisième phase a permis de montrer l’évolution des propriétés mécaniques (module, coefficient de Poisson, résistance en compression) des BTC non endommagées dans le temps (1 jour à 28 jours). Également, des critères et trois niveaux d’endommagement à 24 heures de cure ont été définis et évalués pour mesurer l’impact sur les propriétés mécaniques. Finalement, le recouvrement mécanique a été mesuré en laboratoire par les mêmes essais, jusqu’à 28 jours après l’endommagement. Les résultats ont montré qu’il y a un niveau d’endommagement optimal à jeune-âge en laboratoire pour un recouvrement mécanique complet, qui surpasse même les propriétés non endommagées.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure)Même sujetTunneling and Rock MechanicsTravaux en français237 207