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Enregistrement W3009561954 · doi:10.1139/cjce-2018-0782

Study on microstructure influence mechanism to mechanical behavior of OGFC asphalt mixture

2020· article· en· W3009561954 sur OpenAlexvenueno aff
Lize Yu, Zuoqiang Liu, Haitao Zhang, Quansheng Sun

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNortheast Forestry UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMicrostructureGradationMaterials scienceComposite materialVoid (composites)Asphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microstructure characteristics of OGFC (open graded friction course) asphalt mixture are closely related to the mechanical behavior. To study the microstructure influence mechanism to mechanical behavior of OGFC asphalt mixture, the digital image processing technology is used to process the specimen’s fault images and obtain the microstructure parameters of the OGFC asphalt mixture with different gradation. At the same time, the microstructure influence on mechanical behavior of OGFC asphalt mixture is explored by using the Grey correlation theory based on the experimental results of mechanical performance and the microstructure parameters. The influence of four key sieve passing percentage (1.18, 2.36, 4.75, and 9.5 mm) on the microstructure was discussed by using the Grey correlation theory, and the influence mechanism to mechanical behavior of OGFC asphalt mixture was further revealed. The results show that with the increase of air void content, the total void area, the equivalent pore diameter, and the number of big voids (here, “big” means voids with an area greater than 10 mm 2 ) increase, the length of void and corresponding void area increase synchronously, the drainage performance is enhanced, and the mechanical performance is decreased. With the increase of nominal maximum particle size, the average area of single void, the percentage of number of big voids, and the equivalent diameter increase, and the drainage performance, anti-skidding performance, and mechanical performance of pavement are enhanced. It is considered that the key sieve passing percentage affects the mechanical behavior by influencing the microstructure of asphalt mixtures. The influence degree of microstructure parameters on mechanical behavior and the influence degree of the key sieve passing percentage on microstructure parameters were obtained. The research results have a certain reference value for the optimization of mechanical behavior of OGFC asphalt 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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