Comparative Analysis of Pavement Rehabilitation Designs Using AASHTOWare Pavement ME, AASHTO 1993 and Surface Deflection Methods
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the majority of the highway projects in Manitoba involve the rehabilitation of the existing pavements. Asphalt concrete (AC) overlays with levelling, milling, cold in-place recycling (CIR) with expanded asphalt and pulverization of the existing AC or rubblization of existing portland cement concrete (PCC) are the common rehabilitation practices. Manitoba uses the surface deflection based and/or the AASHTO 1993 methods for these rehabilitation designs and is currently evaluating the new AASHTOWare Pavement ME design method. This paper presents a comparative analysis of the required AC overlay using these three design procedures for the above mentioned options. The suitability of the globally calibrated rutting and roughness models and the potential for successful calibration are also discussed. Results show that the deflection based and Pavement ME Design methods provided comparable overlay structures for the selected projects. However, establishing a reasonable target value for each distress in the Pavement ME is necessary for comparable overlay thicknesses. The Pavement ME Design program under predicted the rutting for two projects with straight overlays. However, it over predicted the rutting for these projects for the milling and overlay option. These results are unexpected and raise the question as to whether a local calibration effort will be effective. The CIR should be considered as an AC layer for a reasonable overlay thickness using the Pavement ME Design program. Using the Pavement ME Design program, the required AC thickness for the new construction is higher than that required for the rehabilitation which is also questionable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».