Superpave Design Aggregate Structure Considering Uncertainty: I. Selection of Trial Blends
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
Abstract The existing method of selecting Superpave trial aggregate blends is deterministic and is based on trial-and-error. The primary purpose of this article is to develop a stochastic optimization model that includes the uncertainties of individual aggregate gradations, primary aggregate (PA) properties, and related specifications. The model can directly determine three different trial blends: (1) a blend close to the minimum specification limits, (2) a blend not close to the specification limits or to the restricted zone (RZ), and (3) a blend close to the maximum specification limits and to the RZ. The constraints of the model include gradation-control specifications, RZ limits, PA properties, and special and unity constraints. The PA properties include coarse aggregate fractured faces, fine aggregate angularity, sand equivalent, and flat and elongated particles. The uncertainty is formulated to ensure that the trial blends satisfy model constraints for a specified confidence level. A binary variable is used to allow the designer to produce a blend that passes below, above, or through the RZ. Application of the model is illustrated using a numerical example. The proposed model, which improves the reliability of trial blends and the efficiency of their selection, should be of interest to practitioners and researchers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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