Deflection-Based Metric for Identifying Critical Pavement Sections against Subgrade Shear Failure under Superheavy Loads: A Case Study of Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Movement of superheavy loads (SHLs) plays an essential role in various industries by facilitating transportation of heavy payloads. These industries including oil, chemical, electrical, and defense rely on specialized transport solutions to move large and heavy equipment and components, which contribute significantly to the nation’s economic prosperity. SHL vehicles have unique tire and axle configurations designed to handle large weights that ensure safe transportation. As a result, special permits are typically required for SHL vehicle moves on U.S. highways since the structural design of a standard highway does not consider the extreme weights imposed by SHL vehicles. Geographical variations along a SHL movement route (e.g., varying pavement layer configurations, subgrade soil types and strengths, as well as the presence of side slopes and buried utilities) can pose significant challenges to state highway agencies (SHAs) for permit issuance decisions. During the permitting process, agencies responsible for issuing permits commonly have short timeframes with limited pavement structural data and resources to perform the safety assessments along the entire SHL movement route. Consequently, SHAs can benefit from a competent approach to properly identify critical pavement sections that are most likely to be at risk under the imposed SHL vehicle move. In this study, an analysis framework was established leveraging falling weight deflectometer center deflection data (D0) to effectively identify critical pavement sections, thus reducing the required analysis time, making it more adaptable by SHAs. The analysis framework to identify critical sections was validated by performing an SHL move case study in the province of Alberta. Diverse data sources were utilized to substantiate the proposed analysis framework, encompassing data from the pavement management system, field pavement condition, nondestructive testing, and mechanistic analysis by employing the Superheavy load Pavement Analysis PACKage (SuperPACK).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».