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Enregistrement W584067537

Using TSRST to Determine the Influence of Thermal Fatigue on Hot Mix Properties

2006· article· en· W584067537 sur OpenAlexaboutno aff
Michel Paradis, P. Langlois

Notice bibliographique

Revue10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ASPHALT PAVEMENTS - AUGUST 12 TO 17, 2006, QUEBEC CITY, CANADA · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrackingAsphalt pavementFatigue crackingAsphaltMaterials scienceThermalComposite materialRutEnvironmental scienceForensic engineeringGeotechnical engineeringEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The harsh climate and extreme temperature variations in Quebec have significant effects on the performance of bituminous pavement mixtures. Transverse cracks caused by thermal contraction are generally the first cracks to appear in pavement. In order to identify and prevent contraction cracking, in the mid-1990s, the Ministere des Transports du Quebec started testing pavement mixtures with a device that was developed in Oregon as part of SHRP (Strategic Highway Research Project), the Thermal Stress Restrained Specimen Test, or TSRST. Although previous TSRST studies demonstrated that the cracking temperature for a pavement mixture was approximately the same as the low temperature for an asphalt s-value (60) = 300 MPa, hot mixes are also affected by a thermal fatigue phenomenon. Consequently, the TSRST was adapted to allow a hot mix sample to be subjected to freeze-thaw cycles in the laboratory, while keeping the sample length constant. This technical paper will present and quantify variations in transition and cracking temperatures, as well as stresses measured in hot mixes that have been subjected to thermal fatigue cycles. Tests were conducted on a densegraded hot-mix asphalt (HMA) containing binder (PG 58-28, PG 58-34, and PG 58-40) that is routinely used on Quebec roads. Conclusions drawn from the study provide an understanding of the evolution of hot mix characteristics through freeze-thaw cycles in northern climates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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