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Enregistrement W2972888533

Using AASHTOWare Pavement ME Design Tools to Evaluate Flood Impact on Concrete Pavement Performance

2019· dissertation· en· W2972888533 sur OpenAlexaboutno aff
Oluremi Oyediji

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringCivil engineeringFlood mythPavement engineeringGeotechnical engineeringGeographyCartographyAsphaltArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resilience of concrete pavement to flood impact has remained positive based on previous experimental investigations and overtime recommended as a pre-flood adaptation strategy in countries such as Australia and the United States. However, no study on concrete pavement flood impact performance has been conducted in Canada until now. Flood impact assessment under Canadian climate conditions was therefore conducted on typical concrete pavement designs common to the provinces of Ontario and Manitoba. 
\nIn the Ontario study, representative arterial and collector pavement designs were modelled, and cycles of flood hazards simulated on these pavements to evaluate changes in performance under climate change scenarios using the AASHTO Pavement ME Design (PMED) program. Percentage damage was estimated by observing changes in International Roughness Index (IRI) prediction values under flood and no-flood conditions. Results indicate a slight reduction in pavement performance across road classes, and minimal increases in damage as event cycles increased. Estimated flood damage on pavement performance was more pronounced in collector (non-dowelled) pavements than arterial (dowelled) pavements. The major distress indicator which contributed to damage was faulting, being that it increased across event cycles irrespective of return periods.
\nIn the Manitoba case study, a total of 27 pavement design classes was developed based on a matrix of representative traffic levels, subgrade conditions and slab thicknesses common to the province. Projected climate-induced flood hazards under climate change scenarios were further modelled on the design classes to evaluate flood impact on concrete pavement performance. Results also indicated diminutive flood damage and loss of life in all of the concrete pavement classes. Increases in flood cycles induced no further damage or loss in pavement performance. In all of the pavement classes considered, there was no positive change or damage to faulting and fatigue cracking under flood conditions. The IRI parameter was the only parameter influenced by inundation, which could further suggest the possible build-up of permanent moisture-induced warping. The observed low flood damage ratios further reiterates the resilience and adaptive capacity of the Jointed Plain Concrete Pavement (JPCP) to withstand extreme precipitation or flood conditions.
\nA local calibration of the AASHTOWare Pavement ME Transverse Cracking Transfer Function was successfully completed to fit observed concrete pavement performance in Ontario. As bias existed in cracking predictions using default AASHTOWare Pavement ME cracking calibration coefficients, a need for local calibration was pertinent to provide better predictions of cracking performance under Ontario conditions. This achievement is pivotal to the delivery of reliable and economical pavement design and construction projects across the province. The derived local calibration factors have been accepted and published by the Ministry of Transportation Ontario (MTO) for industry use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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