Prediction of asphalt rheological properties for paving and maintenance assistance using explainable machine learning
Notice bibliographique
Résumé
• Laboratory results show correlations between | G* | and δ and chemical properties. • Influential factors in predicting rheological properties are investigated. • The superior performance of the FT-XGBoost model is validated. • Explanations for machine learning predictions are included. Conventional frequency-temperature sweep tests for evaluating asphalt rheological properties are time-consuming and resource-intensive. The characterization efficiency can be significantly improved by establishing a robust predictive model that links rheological properties to chemical composition. To this end, this study investigates the correlation between asphalt’s chemical and rheological properties and develops precise predictive models using machine learning techniques. The input features include eleven key functional groups measured by Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), while the output variables are the complex modulus (| G* |) and phase angle ( δ ) from Dynamic Shear Rheometer (DSR). Five machine learning algorithms—multiple linear regression, support vector regression, artificial neural network, random forest, and eXtreme gradient boosting (XGBoost)—were utilized to construct the predictive models. A Bayesian optimization strategy was employed to fine-tune their hyperparameters. Laboratory findings revealed that a strong correlation was identified between changes in these functional groups, especially oxygen-containing functional groups, and the | G* | and δ values of asphalt binders. The optimized XGBoost model achieved exceptional predictive accuracy, with R 2 values of 0.9998 for | G* | and 0.9999 for δ . Additionally, SHapley Additive exPlanations (SHAP) values were used to elucidate the underlying principles of the predictions. By leveraging FTIR data and rheological indicators, this work provides a novel data-driven approach to accurately estimate asphalt binder behaviour, reducing experimental effort while ensuring reliable performance evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».