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Enregistrement W7001121088

Impact of loaded trucks on highway infrastructure deterioration

2019· article· en· W7001121088 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSHAREOK (University of Oklahoma) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckAxleAxle loadTraffic volumeWeigh in motionLoss and damageHeavy traffic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impact of loaded trucks on our transponation infrastructure system is becoming a growing concern for many State Departments of Transportation (DOTs) in the U.S. An increasing volume of loaded trucks due to the implememation of the NAFTA is likely to make the situation worse for the NAFTA corridor states including Oklahoma, because the axle loads as well as gross vehicular weight limits for the Mexican and the Canadian trucks are much higher than the corresponding U.S. limits. This report attempts to document the effeet of truck axle load, gross vehicular weight, and traffic volume on major damage to pavements and bridges. The information was mostly assembled through a comprehensive literature search and contacts with several state agencies. Due to limited resources, scope, and time, no laboratory and field study and material testing were performed. The truck user fees and taxes in Oklahoma are not equitable with the damage these heavy vehicles cause to the transportation infrastructure. Over 92% of the total equivalent single axle loads (ESALs) on rural lnterstate highways are contributed by truck traffic. The corresponding average ESALs for rural and urban highways are over 80%. Fatigue damage is one of the most common distresses in both flexible and rigid pavements, although it is more predominant in rigid pavements. Fatigue damage in pavement is highly sensitive to the axle load (proportional to the fourth power). Due to a 10% increase in axle load, from the current limit of 20 kips to 22 kips, the fatigue damage is increased by 46% , thus significantly reducmg the remaining life of pavements. High axle loads in asphalt pavements drastically inciuse the rutting potential. The axle load magnitudes and frequency of truck traffic are largely responsible for faulting and pumping-induced deterioration in concrete pavemems. Heavy vehicles (over 7, 700 lb) are believed to be responsible for about 99 % of the total traffic-related damages in pavements. An 80 kips truck bas the same damaging potential as 9,600 automobiles. Also, the serviceability of pavements is shortened significantly by the action of heavy trucks. Overstress in bridge members due to the passage of heavy Canadian trucks was analyzed in this srudy. About 70 percent of the Oklahoma interstate bridges were found safe with respect m overstressing. Almost all concrete culvert and concrete girder bridges are not likely to be susceptible to overstress, while the majority of steel bridges may undergo significant overstressing due to the passage of the Canadian trucks. Increase of truck load and volume can also result significant fatigue damage to steel bridges and thus reduce the life.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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