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Enregistrement W2969455817 · doi:10.1139/cjce-2019-0303

Evaluation of recycled asphalt mixture at low temperature using different analytical solutions

2019· article· en· W2969455817 sur OpenAlexvenueno aff
Augusto Cannone Falchetto, Ki Hoon Moon, Dong Hyuk Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJames Cook University
Mots-clésCreepAsphaltRheometerCrackingMaterials scienceStiffnessBendingStress (linguistics)Asphalt pavementViscoelasticityModulusThermalRutStructural engineeringComposite materialGeotechnical engineeringRheologyEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using reclaimed asphalt pavement (RAP) in road infrastructures is crucial for mitigating the environmental impact while controlling the construction costs. However, poorer low temperature performance may be experienced for mixtures containing RAP. In this paper, the effect of RAP on the material response at low temperature is investigated through mixture creep testing with the bending beam rheometer. Three different mathematical approaches are selected for further evaluation in combination with simple statistical analysis. Based on the experimental data, creep stiffness, m-value, relaxation modulus, thermal stress, and critical cracking temperature are computed and compared. As a result, no differences are found between the virgin mixture and that designed with 15% of RAP. Poorer performance is observed when more than 25% of RAP is incorporated; however, no significant variation was observed for a further increase up to 40% suggesting that higher amount RAP could be used depending on traffic level and climate.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,906

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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