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Enregistrement W2943808512 · doi:10.33736/jcest.1266.2019

COMPARISON OF TWO ASPHALT MIXTURES USING COMPLEX MODULUS TEST IN LIBYAN WEATHER

2019· article· en· W2943808512 sur OpenAlexafffund
Khlifa Saad El atrash, Gabriel J. Assaf

Notice bibliographique

RevueJournal of Civil Engineering Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesÉcole de technologie supérieure
Mots-clésGradationAsphaltDynamic modulusRheologyPhase angle (astronomy)Aggregate (composite)ModulusMaterials scienceCrackingComposite materialAsphalt pavementPhase (matter)Geotechnical engineeringDynamic mechanical analysisGeologyChemistryPolymerComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex modulus test is dependent on temperature and loading frequency. Thus, the results produced from this test will give a more accurate representation of traffic load effects on asphalt pavement. Laboratory experiments were conducted on two different asphalt mixtures for road research projects (Libya/Roads). All specimens had the same mixtures of aggregate gradation GB-20 incorporated with two different asphalt binders PG70-10 and B (60/70). To obtain the master curve, there were some errors at low temperatures (-25, -10 ºC) and high temperature (54 ºC), so these values were discarded. In addition, 2-complex modulus (CM) and phase angles (Phi) in the test were measured at temperatures of -25, -10, -5, 10, 25, 35, and 54ºC, as well as frequencies of 25, 10, 5, 1, 0.5 and 0.1 Hz. The results displayed the influence of the type of binder on the rheology of the mixtures and gradation on the intensity. Hence, using binder PG 70-10 in Libyan asphalt roads may reduce the binder content, increase the mixture workability, and decrease the thermal cracking. The intrinsic characteristics related to binder properties and weather temperature exhibited the most significant impact on the predicted dynamic modulus.
 Keywords: complex modulus, frequencies, temperatures, sinusoidal, phase angles

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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