Ultrasonic inspection of asphalt pavements to assess longitudinal joints
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal joints existing in between the lanes of asphalt pavements may initiate deterioration. Traditionally, core density, deflection, and nuclear density tests are used for the quality control. However, such techniques may not suit to the surface at the joints to assess their condition. Alternatively, the ultrasonic surface wave (USW) methods have the potential to both assess the longitudinal joints and estimate the pavement thickness at the same time. In this study, the USW are investigated on two lab-scale asphalt slabs (one laboratory prepared, and the other is cut from an as-built pavement) and on an in-service asphalt pavement to develop an ultrasound-based assessment methodology. Initially, an empirical compaction model is developed to produce the custom-size slab with the desired air-void profile to mimic a pavement with joint. Then, a variety of coupling systems between the pavement and the ultrasonic transducers are trialed to determine the optimum one. The recorded data are processed to determine the dispersion in velocity and the attenuation, which are then interpreted to estimate the pavement thickness and assess the joint quality, respectively. The dispersion curve is found capable of determining the pavement thickness with a precision of 1 cm, while the attenuation curve is observed to be affected by the transducer configuration excessively. Therefore, a normalisation technique, named the Fourier transmission coefficient (FTC), is implemented to reduce the undesired variability caused by the transducer coupling and type. Finally, it is demonstrated on an as-built pavement that the FTC has promising potential to detect, and hence evaluate the quality of longitudinal joints.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».