Weight characteristics of predominant truck configurations in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
The thesis researches truck weights in Manitoba. Its purpose is to develop axle load spectra that accurately represent static and dynamic axle load distributions for trucks operating on Manitoba highways. Monitoring and understanding truck weights has become a principal focus for traffic monitoring activity in North America, especially with increased levels of awareness of the impacts truck traffic have on transportation systems. This focus on trucking activity and truck weights is reflected in traffic data collection guidelines provided in the most recent U.S. FHWA Traffic Monitoring Guide and Long Term Pavement Performance Program (LTPP) publications. The need for axle load spectra is further magnified with the shift to a mechanistic-based design procedure for pavements by AASHTO. The imminent introduction of a new (2002) AASHTO Pavement Design Guide will require axle load spectra as traffic load inputs for the pavement design software included. The thesis provides a comprehensive analysis of static truck weights accumulated using a truck data collection system created during the course of the research, and also dynamic truck weights from Weigh-In-Motion (WIM) devices. The analysis uses Manitoba weight data available in 2001. The research provides new insights into the spatial and temporal characteristics of static and dynamic truck weights. It develops a detailed understanding of the entire population of 17,264 trucks sampled using the static truck weight data collection program at the Headingley, Westhawk and Emerson weigh scales in 2001, as well as over 600,000 trucks sampled by various WIM devices during the same time frame. The research proposes a methodology and the related criteria for accepting or rejecting the massive amounts of WIM data collected on the basis of the results obtained from the analysis of static truck weights. Finally, the thesis formulates a methodology to generate representative static and dynamic axle load spectra for roadways with readily available weight information, and a procedure concept to determine truck load distributions for roadways without available weight data but having volume and classification counts...
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».