Evaluating the Potential for Hot Mix Asphalt Rutting Performance Using Laboratory and Digital Imaging Technique
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to evaluate the non-structural rutting resistance of six typical Superpave™ mixes used in Ontario for surface course using conventional and advanced methods. Hamburg Wheel Rut Tester (HWRT), Dynamic modulus test, and Digital Imaging Processing (DIP) technique were used in the evaluation. These mixes include two Superpave SP12.5 and four SP12.5 FC2 mixes. Six Superpave Performance Grading (PG) binders and three traffic levels were used in the design of these mixes. The effect of aggregate type and binder type in improving the rutting resistance was investigated. Manual method was used to quantify the shear upheave for all mixes. The common devices in measuring Hot Mix Asphalt (HMA) rutting ignore the effect of shear flow and only measure the effect of densification which might affect the ranking of mixes according to rutting susceptibility. DIP was used for further analysis of aggregate effect on HMA rutting resistance. This included estimating aggregate contacts, segregation and orientation of two dimensional cross section images after loading. This method provides internal structural analysis of HMA in order to understand the failure mechanism in rutting and its relationship with each individual component characteristics. Dynamic modulus test was also conducted to investigate the correlation between the HMA stiffness and rutting. It was found that Dynamic modulus |E*| is very effective for evaluating the resistance of HMA mixtures against rutting due to the strong correlation. The results of this study also showed that DIP provides an indication of HMA rutting potential. Aggregate contacts showed a good correlation with mixture rutting resistance measured manually and by using HWRT. Overall, imaging analysis would assist in the design of long lasting pavement.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».