Reliability Analysis of Cracking and Faulting Prediction in the New Mechanistic–Empirical Pavement Design Procedure
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
Reliability analysis is an important part of the mechanistic–empirical pavement design guide (M-E PDG). Even though mechanistic concepts provide a more accurate and realistic methodology for pavement design, a practical method to consider the uncertainties and variations in design and construction is needed so that a new or rehabilitated pavement can be designed for a desired level of reliability (performance as designed). Several methods, ranging from closed-form approaches to simulation-based methods, can be adopted to perform reliability-based design. However, some methods may be more suitable than others, given the complexities of the design procedure. A formal definition of reliability within the context of the M-E PDG, as well as two reliability analysis approaches considered for incorporation into the design procedure for evaluating the reliability of the rigid pavement design for cracking and faulting, was evaluated. A Monte Carlo–based simulation was combined with the damage accumulation procedure for rigid pavement distress prediction. This approach is recommended for future improvements of the procedure. The development of the reliability analysis procedure implemented into the M-E PDG also was documented. It was demonstrated that although the adopted approach is not as sophisticated as a Monte Carlo–based one, it still represents a step forward compared with AASHTO-93 reliability analysis.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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