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Enregistrement W2945362875 · doi:10.3390/ma12101711

Real-Time Flow Behavior of Hot Mix Asphalt (HMA) Compaction Based on Rheological Constitutive Theory

2019· article· en· W2945362875 sur OpenAlexaff
Guoping Qian, Kaikai Hu, Xiangbing Gong, Ningyuan Li, Huanan Yu

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChangsha University of Science and Technology
Mots-clésCompactionRheologyGradationAsphaltProctor compaction testConstitutive equationMaterials scienceViscoelasticityGeotechnical engineeringAsphalt pavementComposite materialGeologyEngineeringStructural engineeringComputer scienceFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compaction is the most critical stage during pavement construction, but the real-time rheological behavior in the compaction process of hot mix asphalt has not received enough attention. Rheological properties directly reflect the of mixture performance, the intrinsic directly reflects the influencing factors of compaction, and the pavement compactness and service life. Therefore, it is important to interpret the rheological properties of the asphalt mixture during the compaction process. In this paper, the improved Nishihara model was used to study the viscoelastic-plastic properties of the hot mix asphalt in the compaction process. Firstly, the improved Nishihara model was briefly introduced. Subsequently, the stress and strain correlation curves are obtained by the MTS (Material Testing System) compaction test, and the strain-time curve is fitted to determine the model parameter values. Finally, the parameters are substituted into the constitutive equation to obtain the strain-time curve and compared it with the test curve. The results show that the improved Nishihara model effectively depicts the real time behavior of the asphalt mixture in the compaction progress. The viscos and plastic parameters present certain differences, which reflects that the gradation and temperature have certain influence on the compaction characteristics of the mixture.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0090,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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