Development of a Correlation between the Resilient Modulus and CBR Value for Granular Blends Containing Natural Aggregates and RAP/RCA Materials
Notice bibliographique
Résumé
Limited supplies of natural aggregates for highway construction, in addition to increasing processing costs, time, and environmental concerns, have led to the use of various reclaimed/recycled materials. Reclaimed asphalt pavement (RAP) and recycled concrete aggregate (RCA) have prospective uses in substantial amounts in base and subbase layers of flexible pavement in order to overcome the increasing issue of a shortage of natural aggregates. This research presents the development of an empirical model for the estimation of resilient modulus value (MR) on the basis of CBR values using experimental results obtained for 52 remoulded granular samples containing natural aggregates, RCA, and RAP samples. Statistical analysis of the suggested model shows promising results in terms of its strength and significance whent-test was applied. Additionally, experimental results also show thatMRvalue increases in conjunction with an increase in RAP contents, while the trend for the CBR value is the opposite. Statistical analysis of simulation results using PerRoad and KenPave demonstrates that addition of RAP contents in the subbase layer of flexible pavements significantly improves its performance when considering resistance against rutting and fatigue. However, results of repeated load triaxial tests show that residual accumulative strain under a certain range of loading conditions increases substantially due to the addition of RAP materials, which may be disadvantageous to the serviceable life of the whole pavement structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».