Simulation of autonomous truck for minimizing asphalt pavement distresses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 découle