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Enregistrement W4392936180 · doi:10.1139/cjce-2023-0389

Evaluation of degree of blending and its effect on performance of recycled hot-mix asphalt under different preheating conditions

2024· article· en· W4392936180 sur OpenAlexvenueno aff
Yining Zhang, Hengjin Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAsphaltDegree (music)Asphalt pavementMaterials scienceEnvironmental scienceWaste managementComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research comprehensively explored the function of preheating temperature and quantified the contribution of degree of blending (DoB) to performance of recycled hot-mix asphalt (HMAs). Five groups were designed, including no blending group, full blending group, and three experimental groups at preheating temperatures of 60, 110, and 160 °C. It can be found that the preheating temperature played a positive impact on DoB and performance of recycled HMAs. As the preheating temperature increased by 50 °C, about 0.13%–0.2% of reclaimed asphalt binder can be additionally activated, and the tensile strength ratio, shear strength, and fracture energy of recycled HMAs can improve by around 6%–8%, 0.07–0.15 MPa, and 304.2–335.4 J·m 2 , respectively. Moreover, the results showed that the performance of recycled mixes designed at preheating temperature of 60 °C was close to that of no blending group, while the mixes designed at a preheating temperature of 160 °C can reach to those of full blending group.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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