Performance of Weigh-in-Motion (WIM) Sensors in Rigid and Flexible Pavements and Guidelines for Recommended Pavement Thickness
Notice bibliographique
Résumé
The performance of a WIM site mainly depends on sensor technology, pavement conditions, calibration, and maintenance practices. An adequate pavement structure is required to install and accommodate WIM system sensors throughout their service life. WIM sensor manufacturers suggest that the plate-based sensors [load cells (LC) and bending plate (BP)] should only be installed in Portland cement concrete (PCC) pavements, while the linear or strip type sensors [such as polymer piezo (PP) or piezo cable (PC), and quartz piezo (QP)] could be installed on both PCC and asphalt concrete (AC) pavements. This paper evaluates the influence of pavement surface thickness on WIM accuracy data for different sensor types and suggests adequate thicknesses for WIM stations installed in PCC and AC pavements based on the data. Data from ninety-four (94) WIM stations in the United States and Canada are used for WIM accuracy and pavement thickness analyses. For 18 sites, BP sensors are installed in PCC pavements. Out of 29 total QP sensor sites, 6 and 23 had PCC and AC pavements. In contrast, 19 PC sites have PCC pavements, and the remaining 28 sites have AC pavements. The results show that BP sensors can be installed in 10 in. or thicker PCC slabs to yield ASTM type I accuracy. Irrespective of pavement type, 8 in. or above (PCC or HMA thickness) is recommended for QP sensors to obtain highly accurate WIM data. No consistent trends were observed for PC sensors, as the sites showed significantly higher gross vehicle weight error even after calibration in both AC and PCC 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».