Optimizing Haul Road Design - a Challenge for Resource Development in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mine operation haul roads and ultra-heavy dump trucks should be considered as two components of a single transportation system, with interactions between them. The interactions of this system’s components are becoming more important to the operations they serve as the gross vehicle mass (GVM) of the available trucks increases. To illustrate, the maximum GVM of one manufacturer’s trucks has approximately doubled in the last 20 years, to exceed 600 tonnes. The paper focuses on the road component of the transportation system, examining the influence of road conditions on ultra-heavy truck performance. Of the truck power requirements, grade resistance and rolling resistance power demand depend on road inputs, and they dominate the other power requirements. Stiffening granular haul road pavements will reduce rolling resistance and fuel consumption. While placing geosynthetics in the pavement cross section was shown to increase pavement life substantially, it did not increase road stiffness appreciably. Other methods of stiffening haul road pavements are discussed. The paper advocates the use of more sophisticated pavement design methods such as the Critical Strain Method (CSM), over traditional CBR methods. The displacements, stresses, and strains predicted by the CSM for these ultra-heavy truck loadings should be verified. A full-scale trial is called for and the paper provides the design of a full-scale experiment.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».