Introducing an Experimental Model of Asphalt Shear Strength Using Designed Jaws and Presentation of Shear Strength Prediction Model by Genetic Programming Method
Notice bibliographique
Résumé
The main material used in the construction of roads is asphalt. Therefore, the recognition of asphalt’s mechanical aspects is very important. One of the important features of asphalt is its shear strength, which should be measured accurately. However, the methods that have been presented to measure this important factor of asphalt always encounter weaknesses. So, it is necessary to find a suitable method to determine the shear strength of asphalt with more accurate results and high compatibility with reality. In this regard, the purpose of the present research was to design jaws in order to measure the shear strength in the direction and opposite direction of the traffic path and provide a model to predict shear strength using Marshall stability resulting from invented jaws. In order to examine the accuracy of the designed jaw in this study, two different types of asphalt, Binder 0–25 and Topeka 0–19 grading, were used. For this purpose, Marshall stability and shear strength tests in the direction and opposite direction of the Marshall were conducted with 12 repetitions on these samples. Also, the genetic programming (GP) evolutionary algorithm was applied in this study to provide a prediction model of shear strength. The results of this study indicated that there was a significant relationship between the Marshall stability and the shear strength in the direction and opposite direction of the Marshall applying the invented jaws in both asphalt types, and the coefficient of determination (R2) for the Binder and Topeka were 0.93 and 0.97 in the Marshall’s direction and 0.96 and 0.95 for the Marshall’s opposite direction, respectively. Also, the results of the GP method indicated that the relationships between predicted and actual values of shear strength for Binder and Topeka asphalt types were appropriately described by R2 of 99.47% and 99.21% with RMSE of 8.0177 and 5.0143 in the traffic direction, and R2 of 97.45% and 98.08% with RMSE of 1.2684 and 0.7035 in the traffic opposite direction, respectively. Therefore, GP provided a more suitable fit of all experimental data for both Binder and Topeka asphalts, and it can be said that with the help of new designed jaws, the shear strength in the direction and opposite direction of the Marshall can be estimated with high accuracy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».