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Enregistrement W7037306077

Développement d'un modèle de prédiction de l'uni des chaussées flexibles

2018· other· fr· W7037306077 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision systemMedium termOrder (exchange)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de la thèse est de développer un modèle de prédiction de l’uni des chaussées flexibles. La réalisation de cet objectif a impliqué quatre principales étapes. Premièrement, une revue de connaissance relative à la thématique a été faite. Il ressort de cette étude que l’Indice de Rugosité Internationale (IRI) est l’indice qui représente le mieux le phénomène d’uni. Cependant, la prédiction de celui-ci est encore essentiellement faite par des modèles empiriques. Deuxièmement, les deux principales dégradations des chaussées qui peuvent être les sources de problème d’uni pendant leur durée de vie utile sont notamment la déformation permanente différentielle (ornière) et le soulèvement différentiel. Ils ont été analysés et la nécessité de leur prédiction a été établie. Les modèles de prédiction recherchés doivent intégrer dans leur structure mathématique les paramètres géotechniques de sol qui sont les sources de la variabilité le long d’un tracé. Pour le soulèvement au gel, le modèle de Konrad (1981 et 2005) a été jugé approprié pour être intégré dans le modèle de prédiction de l’uni. Cependant, pour la déformation permanente, un nouveau modèle a été développé pour les besoins du projet. Troisièmement, un modèle mathématique de prédiction de l’uni des chaussées flexibles en termes d’IRI a été dérivé. Il a été bâti sur les hypothèses rigoureuses et comporte les paramètres complexes suivants : la déformation permanente ( ε p ), le soulèvement au gel (S), la fissuration transversale ( Ft ) et le coefficient représentant l’effet d’amplification ou d’atténuation des longueurs d’onde (K). Quatrièmement, le modèle dérivé a été étalonné et validé avec de données obtenues sur des chaussées réelles. Pour l’étalonnage, les données des bases de données du LTTP et du MTQ, d’une part, et, d’autre part, les données de la cueillette des paramètres géotechniques issus des essais de caractérisations des échantillons prélevés à chaque 5 m le long de 5 différents sites au Québec, ont été utilisées. Les coefficients d’étalonnage requis ont été déterminés avec succès. Pour la validation du modèle, par manque de paramètres géotechniques à chaque 5 m le long des sections identifiées pour réaliser cet objectif, le principe de niveau d’utilisation du modèle d’uni a été développé. Trois niveaux d’utilisation du modèle ont été développés et le modèle a été validé au troisième niveau d’utilisation avec un niveau de succès acceptable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
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Résumé présentoui

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