Study of long‐term skid and wear resistance of waterborne epoxy resin‐<scp>SBR</scp>compound modified emulsified asphalt microsurfacing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As an eco‐friendly technology for pavement preventive maintenance, microsurfacing (MS) has the potential properties of cost‐saving and excellent performance benefits in repairing distress. MS also improves the surface function, especially skid resistance, of old pavements that have gradually decayed under the coupled effects of long‐term environment and loads. Reasonable assessments of the long‐term skid and wear resistance of the MS can provide support for accurate decision‐making on preventive maintenance, which in turn reduces maintenance costs and saves maintenance costs, and ensures traffic safety. To evaluate the long‐term skid and wear resistance of MS in different natural and traffic environments, this paper investigated the change of British pendulum number (BPN), rutting depth, and mass loss rate of waterborne epoxy resin‐SBR compound emulsified asphalt micro‐surfacing (WER‐SBR MEAMS) under different environmental factors and traffic conditions based on the self‐developed accelerated loading abrasion instrument. The factors considered in the experiment include temperature, rainfall, UV radiation, speed, and load. The results showed that temperature and vehicle speed had a detrimental effect on the durability of WER‐SBR MEAMS, which was more pronounced after 10,000 wear loading cycles. Reducing immersion time and slowing down the aging rate can improve the durability of WER‐SBR MEAMS. Further, the influence degrees of different factors on the skid and wear resistance of MS were evaluated using the gray correlation method. From the results of the gray correlation analysis, the correlation coefficients between external variables and BPN, rutting depth, and mass loss rate are all greater than 0.8, which indicate that all the variables involved have relatively obvious and regular effects on the skid and wear resistance of WER‐SBR MEAMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».