Simulation of autonomous truck for minimizing asphalt pavement distresses
Notice bibliographique
Résumé
The improvement of the pavement performance by different means is essential for the smooth movement of autonomous trucks (ATs). This study focuses on minimising the pavement distress by controlling vehicular loading distribution pattern (wander), traffic distribution on lanes (lane sharing) of a road, and limiting the running duration of AT to low-temperature time only. Mechanistic-Empirical Pavement Design Software, AASHTOWare, was incorporated in this research to analyze and then minimise the generation of asphalt pavement distress from autonomous truck loading. Different loading distribution patterns and traffic distribution of autonomous trucks were devised in AASHTOWare using the load equivalency factor (LEF) and lane distribution factors. Using multilayer elastic theory, LEFs were calculated for fatigue cracking and rutting separately. The acquired performances clearly showed significant improvement in pavement distress for a small increase of standard deviation of wheel wander and uniform distribution of traffic loading and for equally distributed ATs on the road lanes. In addition, an attempt has been made to optimise pavement distress in putting all ATs in a low-temperature duration of a day. Placing all ATs in a certain period of a day is beneficial for reducing asphalt pavement distresses and can bring a fruitful solution to prevent the early deterioration of the pavements.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».