Mechanical and drainage performance characterization of unbound granular materials
Notice bibliographique
Résumé
The drainage performance of unbound granular material (UGM) is an important consideration in pavement design because the presence of excess moisture in UGM layers can eventually lead to premature failures. Recently, transportation agencies have been evaluating their granular base and subbase drainage and mechanical performance to ensure sufficient drainage capacity while maintaining adequate structural support to produce more sustainable pavement structures. Linking performance to UGM construction specification requires accurate characterization of UGM’s mechanical and drainage performance and how physical and gradation parameters affect such performance. These evaluations led to an update of the specification requirements of UGM in many jurisdictions including Manitoba. In this research, constant head hydraulic conductivity, resilient modulus, permanent deformation, double ring infiltrometer, and falling weight deflectometer test methods were used in laboratory and field investigations. These tests were conducted to characterize the drainage and mechanical performance of ten UGM samples representing four different gradation bands. The laboratory test results were also used to investigate the reliability of the estimated hydraulic conductivity from the Moulton prediction model and from the Enhanced Integrated Climatic Model (EICM). Test results showed an improvement in resilient modulus and drainage quality for samples in gradation bands that specify larger maximum aggregate size and limited fines. A statistical analysis of the test results showed that D10 larger than 0.2mm and D60 larger than 8mm would guarantee higher stiffness and better drainage performance with a time-to drain of less than 5days for typical pavement cross-sections and a resilient modulus value exceeding 200MPa. The Moulton prediction model was found to provide a better approximation of hydraulic conductivity of the materials included in this study, while the EICM model was found to significantly overestimate the hydraulic conductivity for most of the samples.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».