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Enregistrement W4220724084 · doi:10.1088/1755-1315/999/1/012005

Optimisation of Recoverable Horizontal Deformation and Size Ratio of Compacted Rubberized Stone Mastic Asphalt Based on Rubber and Binder Contents Using Response Surface Methodology

2022· article· en· W4220724084 sur OpenAlexaff
Sajjad Noura, Abdulnaser M. Al Sabaeei, Gailan Ismat Safaeldeen, Sina Mirzapour Mounes, Ratnasamy Muniandi, Ramez A. Al-Mansob, Alan Carter

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural rubberCompactionMaterials scienceAsphaltDeformation (meteorology)Composite materialGeotechnical engineeringModulusGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of waste materials such as rubber powder in stone mastic asphalt (SMA) has improved the structural performance to some extent, and the research on the improvement is still ongoing. Rubberised stone mastic asphalt has shown good performance in terms of resilient modulus. In this research, response surface methodology was utilised to increase the efficiency in determining the recoverable horizontal deformation and samples compaction level using optimum rubber and binder content. Thirty-one tests were performed on different binders and rubber contents, and the recoverable horizontal deformation and ratio of height to the diameter of Marshall compacted samples were recorded. The ANOVA analysis showed a low P-value with a high correlation coefficient, and the optimisation showed that adding almost 3% rubber powder to SMA could improve the compaction level and desirable recoverable deformation.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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