Effet de cycles de chargements sur les propriétés thermomécaniques des mélanges traités au ciment-bitume
Notice bibliographique
Résumé
La hausse des coûts du bitume à la suite de la crise énergétique a poussé, ces dernières années, les entreprises spécialisées en construction routière a développé de nouvelles technologies de recyclages des chaussées durable et efficace en enrobé bitumineux. Pas mal de pays, comme le Canada, investissent et encourage fortement les technologies de recyclage à froid en utilisant les granulats bitumineux recyclés (GBR). En effet, la technique de recyclage avec des matériaux traités au ciment et bitume (CBTM) est très rentable et favorise le développement durable. L’effet lubrifiant dans les enrobés traditionnels à chaud est le bitume chauffé causant une grande consommation d’énergie, alors que dans le CBTM, il est donné par l’eau et l’émulsion de bitume qui donnent, en combinaison avec le ciment, une bonne cohésion. \n \nBien que le CBTM présente une alternative intéressante dans la construction des chaussées, il reste du travail à réaliser au niveau de ses propriétés thermomécaniques afin d’arriver à sa formulation performante et aussi pour comprendre l’évolution de son comportement dans le temps. En effet, ce matériau, qui est traité par l’émulsion de bitume, semble présenter un comportement évolutif dans le temps à cause de plusieurs facteurs (température, teneur en eau, trafic, …). Par conséquent, l’objectif principal de cette maîtrise est d’évaluer l’évolution du comportement thermomécanique du CBTM avant et après des cycles de chargement répétés. \n \nPour mettre en pratique ce travail, le nombre de cycles de chargement a été varié. Les résultats obtenus ont montré que le nombre de cycles de chargement influence sur le module de rigidité du CBTM. L’évaluation du comportement viscoélastique a été validée par des essais de module complexe. Les résultats obtenus contribueront à la meilleure compréhension de ce qui se passe tout au long de la vie de la chaussée et permettront de connaitre le bon moment d’intervention le cas de réhabilitation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».