Design, Construction, and Performance of Continuously Reinforced Concrete Pavement Reinforced with GFRP Bars: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The application of deicing salt on roads during the winter is one of the main reasons for steel corrosion in reinforced-concrete pavements in cold-weather regions such as Canada and the Northern United States. Steel corrosion creates internal stresses in the concrete that cause the concrete to burst. This reduces the service life of pavements and increases maintenance costs. This study presents a long-term field test of a continuously reinforced-concrete pavement (CRCP) reinforced with glass fiber-reinforced polymer (GFRP) bars located on Highway 40 West (Montreal, Quebec). The design procedures, construction details, performance, and monitoring results for a 306-m-long section of GFRP-CRCP are presented. Three different types of fiber-optic sensors were used to monitor the pavement behavior and to evaluate the long-term performance of this type of CRCP. The field inspection ran for 6 years after the time of construction, and the data covering 30 months were analyzed. The concrete crack width, concrete crack spacing and rate, concrete temperature, concrete strain, and GFRP-bar strain behavior were recorded and investigated. The GFRP-CRCP and a 94-m-long stretch of steel-CRCP on that highway were compared in terms of crack width, spacing, and rate. Site inspection showed that neither type of pavement exceeded the crack-width limit of 1.0 mm set by the available design standard for pavement structures. The crack rate of the CRCP reinforced with GFRP bars was generally lower than that with steel bars. Moreover, the field test results after 6 years under actual service conditions revealed that GFRP-CRCP provides very competitive performance in comparison to steel-CRCP. Lastly, design equations were developed and proposed to determine the longitudinal-reinforcement ratio for the GFRP-CRCP based on the available design standard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».