Assessing the Benefits of Ground Penetrating Radar Technology - Does It Improve the Accuracy of FWD Results and Overlay Design?
Notice bibliographique
Résumé
Falling Weight Deflectometer (FWD) testing is an integral component of many city's pavement and asset management programs. One of the key data requirements for analyzing FWD data through Backcalculation is accurate pavement layer data. Many cities rely solely on as built data or core/bore data as an input for FWD Backcalculation. Since pavement thickness, material types, and composition can vary along the length of a roadway, some level of uncertainty is introduced in the analysis and design due to the lack of a continuous profile. More recently, Ground Penetrating Radar (GPR) technology is being used to provide a continuous layer profile and enhance FWD results. As a part of this study, over 150 ln-km of roadways in Calgary, Alberta were surveyed with the GPR and FWD in 2010 and 2011. A number of cores were also advanced on all the surveyed roads for calibration purposes. The results of the study demonstrate the benefits of using accurate pavement layer data for FWD analysis and helps reduce the chance of under or over designing the pavement M, R & R strategy. The study also demonstrates the value of collecting GPR data for municipal project level pavement evaluation. For the covering abstract of this conference see ITRD number 201211RT334E.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».