Pavement performance over deep trenches backfilled with recycled aggregates under different compaction efforts
Notice bibliographique
Résumé
Insufficient understanding of the stress–strain behavior of pavements built over backfilled trenches, particularly with recycled aggregates, often leads to overdesign or overcompaction, raising costs and project delays. This research investigates how compaction levels during backfilling impact the pavement performance over these trenches. Various recycled material mixtures, both unbound and cement-treated, are compared with conventional crushed rock. Investigations included repeated load triaxial (RLT) tests, microstructural analysis with scanning electron microscopy, environmental assessments, and modeling with FlexPAVE™, a pavement response and performance analysis software. RLT test results were incorporated into the FlexPAVE™ models by utilizing established constitutive resilient modulus models. Stress–strain responses of pavements over recycled aggregate backfill, compacted with standard and modified Proctor efforts, were compared with those over crushed rock and natural clay subgrades. Outcomes revealed that the standard compaction energy was sufficient for the desired performance. Fatigue and rutting strains with recycled mixtures closely resembled those with crushed rock, making them viable green alternatives. Pavements over backfilled trenches exhibited 1.5 and 1.8 times longer fatigue and rutting lives, respectively, than those over natural clay subgrades.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».