Performance Evaluation of a Sustainable Glulam Timber Rubrail and Noise Wall System Under MASH TL-3 Crash Conditions
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Notice bibliographique
Résumé
Noise barriers are commonly used to reduce the adverse effects of traffic noise in both urban and suburban settings. While conventional systems constructed from concrete and steel provide reliable acoustic and structural performance, they raise sustainability concerns due to high embodied energy and carbon emissions. Glued-laminated (glulam) timber has emerged as a sustainable alternative, offering a reduced carbon footprint, aesthetic appeal, and effective acoustic performance. However, the crashworthiness of timber-based noise wall systems remains under investigated, particularly with respect to the safety criteria established in the 2016 edition of the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) Manual for Assessing Safety Hardware (MASH). This study presents the full-scale crash testing and evaluation of glulam rubrail and noise wall systems under MASH Test Level 3 (TL-3) impact conditions. Building on a previously tested system compliant with National Cooperative Highway Research Program (NCHRP) Report 350, modifications were made to increase rubrail dimensions to meet higher lateral design loads. Three full-scale vehicle crash tests were conducted using 1100C and 2270P vehicles at 100 km/h and 25 degrees, covering both front- and back-mounted wall configurations. All tested systems demonstrated acceptable structural performance, effective vehicle redirection, and compliance with MASH 2016 occupant risk criteria. There was no penetration or potential for debris intrusion into the occupant compartment, and all measured occupant risk values remained well below allowable thresholds. Minimal damage to structural components was observed. The results confirm that the modified glulam noise wall system meets current impact safety standards and is suitable for use along high-speed roadways. This work supports the integration of sustainable materials into roadside safety infrastructure without compromising crash performance.
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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 découle