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Enregistrement W4417151625 · doi:10.3390/infrastructures10120339

Critical Stress Conditions for Foam Glass Aggregate Insulation in a Flexible Pavement Layered System

2025· article· en· W4417151625 sur OpenAlexafffund
Jean-Pascal Bilodeau, Erdrick Leandro Pérez-González, Di Wang, Pauline Segui

Notice bibliographique

RevueInfrastructures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité Laval
Mots-clésCreepAggregate (composite)Deformation (meteorology)Stress (linguistics)ModulusRutReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cold regions, flexible pavements are vulnerable to frost-induced damage, necessitating effective insulation strategies. Foam glass aggregate (FGA) insulation layers, made from recycled glass, offer promising thermal insulation properties but are mechanically fragile and susceptible to permanent deformation under repeated loading. Manufacturers provide technical recommendations, particularly regarding load limits for installation and the dimensions of the thermal protection layer. These are considered insufficient to assist pavement designers in their work. The definition of critical criteria for permissible loads was deemed necessary to design mechanically durable structures using this alternative technology. This study investigates the critical stress conditions that FGA layers can tolerate within flexible pavement systems to ensure long-term structural integrity. Laboratory cyclic triaxial tests and full-scale accelerated pavement testing using a heavy vehicle simulator were conducted to evaluate the resilient modulus and permanent deformation behavior of FGA. The results show that FGA exhibits stress-dependent elastoplastic behavior, with resilient modulus values ranging from 70 to 200 MPa. Most samples exhibited plastic creep or incremental collapse behavior, underscoring the importance of careful stress management. A strain-hardening model was calibrated using both laboratory and full-scale data, incorporating a reliability level of 95%. This study identifies critical deviatoric stress thresholds (15–25 kPa) to maintain stable deformation behavior (Range A) under realistic confining pressures. FGA performs well as a lightweight, insulating, and draining layer, but design criteria remain to be defined for the design of multi-layer road structures adapted to local materials and traffic conditions. Establishing allowable critical stress levels would help designers mechanically validate the geometry, particularly the adequacy of the overlying layers. These findings support the development of mechanistic design criteria for FGA insulation layers, ensuring their durability and optimal performance in cold climate pavements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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