Development and Validation of Asphalt Pavement Rutting Prediction Model with Transient Temperature Field Considered
Notice bibliographique
Résumé
This study developed a transient rutting analysis program based on the principles of heat transfer and the viscoelastic–viscoplastic theory of asphalt mixtures. Using the finite element model (FEM) model corresponding to the multi-layer pavement structure and the subprogram interface of ABAQUS software, along with Python programming, the program was designed to estimate rutting under transient temperature field conditions with climate conditions, traffic flow, and structure layer constitutive parameters of pavement considered. Subsequently, the program was used to validate the efficiency of the solution and analyze the influencing factors of internal temperature field and rutting depth within the asphalt pavement structure. Results showed that, based on meteorological data and recommended values of material thermal properties, the FEM of transient temperature field can accurately simulate the temperature field distribution of pavement structure. Based on loading information and dynamic modulus test, the transient temperature variable rutting with FEM proposed in this paper can simulate and calculate the rutting of pavement structure layer with some errors for different pavement conditions from 5% to 40%. Through parametric analysis of the influence factors of temperature field and rutting, the modified transient temperature field rutting prediction program can effectively simulate rutting of pavement structure, and the minor errors were less than 20%.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».