Performance of plant-produced asphalt mixtures for balanced mix design implementation
Notice bibliographique
Résumé
Several transportation agencies in Canada are currently relying on volumetric properties of asphalt mixtures to accept or reject the final mix design. The existence of various pavement defects on Canadian roads indicates that volumetric mix design procedure alone does not guarantee adequate long-term pavement performance. Therefore, transportation agencies are finding ways to increase durability of their asphalt mixtures to accomplish a road network that is more sustainable, safer and more economical. The balanced mix design (BMD) approach integrates two or more performance test criteria into mix design and acceptance to produce asphalt mixtures that are resistant to cracking and permanent deformation. The main objective of this study is to assess cracking and rutting performance of plant-produced asphalt mixtures to validate current volumetric mix design methods and investigate ways to optimise mix performance for moving towards an efficient BMD framework. Six plant-produced mixtures were collected from different pavement construction projects to prepare specimens for cracking and rutting evaluation. Cracking performance was determined using the Illinois flexibility index test and rutting performance was determined using the Hamburg wheel-tracking test. Results showed that polymer-modified binders, recycled materials and reduction of nominal maximum aggregate size contributed to better rutting performance. Nevertheless, limestone aggregates, recycled asphalt shingles and low asphalt content reduced cracking resistance and did not lead to an efficient BMD framework.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».