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Enregistrement W2933094305 · doi:10.1155/2019/8238904

Development of a Correlation between the Resilient Modulus and CBR Value for Granular Blends Containing Natural Aggregates and RAP/RCA Materials

2019· article· en· W2933094305 sur OpenAlexaff
Muhammad Arshad

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubbaseRutMaterials scienceAsphaltAggregate (composite)Economic shortageAsphalt pavementModulusEnvironmental scienceGeotechnical engineeringComposite materialEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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