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Enregistrement W2938524793

Le Module Complexe et l'Impact du Granulat sur la Prédiction du Module Dynamique des Enrobés Bitumineux. Application aux Dimensionnements Rationnel et Mécanistique-Empirique

2016· dissertation· fr· W2938524793 sur OpenAlexaboutno aff
Mouhamed Lamine Chérif Aidara

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a context marked by a budget deficit of the Autonomous Road Maintenance Fund in Senegal (FERA) and the scarcity of road aggregates, marked by exhaustion announced the basalt quarry at Diack, design of durable roads at low cost and enhancement of new materials from Senegal have become necessary. Among the alternatives, quartzite of Bakel is proposed. A good pavement structure design requires a good characterization of the actual behavior of materials used. Rational design with ALIZÉ-LCPC, consider all materials as linear elastic and characterized by its elastic modulus and Poisson's ratio. This is a lack of precision in the design, because the behavior of granular materials is non-linear elastic, while the behavior of the bituminous materials is linear viscoelastic at low deformations. For bituminous materials, Pavement M-E as ALIZÉ-LCPC software uses the laws of linear elasticity. The viscoelastic behavior of asphalt concretes can be characterized by its complex modulus E *, mechanical models or its creep compliance J(t). The elastic behavior of asphalt concretes is characterized by dynamic modulus |E*|. Complex modulus tests are expensive and require revealing much time; therefore prediction models are used in the mechanistic-empirical pavement design (Witczak models). But none of these models takes into account asphalt concretes characterized by metric sieves or the impact of the aggregate in its mineralogical and chemical aspects. In order to take a first step in the consideration of these factors in understanding the behavior of asphalt mixtures, studies were carried out in the ETS-LCMB in Montreal on the characterization of the viscoelastic linear behavior (complex modulus test E*) of asphalt mixtures made with basalt Diack, quartzite of Bakel and limestone of Bandia. The different results obtained, supplemented by studies already carried out on the rough rock classification based on their SiO2 content, helped calibrate the sigmoidal model Witczak and develop a mineralogical model SILICA-ZETA. This model in auto evaluation enables better prediction of dynamic modulus of asphalt mixtures and explains their behavior through the predictor variables. But, it must be calibrated by a new free database. These studies have also shown that the asphalt mixtures made with aggregates of Senegal are thermorheologically simple materials. Quartzite Bakel can make just as basalt Diack of asphalt mixtures conform to the applicable specifications. They have a good fatigue resistance determined by the method of LCMB, but this remains to be verified in the test conditions of NF EN1108-1 standards (10°C, 25 Hz). The overestimation of the life of the specimens by the failure criterion Nf50% on Nf II/III during fatigue testing, does not seem too affect the values of the slope (1/b) of the Sn dispersion and ɛ6. The viscoelastic behavior of asphalt studied is well represented by the analogic advanced models. Compared to the viscoelastic pavement design of asphalt layers, the elastic design overestimates rutting at the top of the subgrade, underestimates the longitudinal deformation and transverse deformation of the bituminous layer and makes substantially well aware of the deflection of the floor. The low circulation speeds impose an amplification of the transverse deformation. Witczak predictive models of the dynamic modulus can be used for asphalt in size characterized by the metric sieve by replacement and optimization of U.S sieve.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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