Rehabilitation Design Methodology for Haul Roads Associated with a Wind Farm Development in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the impact of very heavy vehicles carrying wind turbine components on haul roads and the rehabilitation design methodology that was used for the haul roads located in the Town of Lakeshore in Southwestern Ontario. The original design and construction of these low-volume roads did not take in to consideration the large wheel loads that would be applied by the wind farm haul traffic. Therefore, the Town of Lakeshore commissioned a study to accomplish the following: establish baseline conditions of the roads along the proposed haul route; evaluate the pavement condition of the roads after the passage of the haul traffic; comparison of the baseline and post-haul pavement condition; and rehabilitation recommendations for the roads along the haul route. For the purpose of this investigation visual distresses and structural capacity were used to characterize the condition of the pavement. A pavement condition survey was done for the roads along the haul route both before and after the haul traffic. The pavement structural condition was evaluated by carrying out Falling Weight Deflectometer (FWD) load/deflection testing. Rehabilitation recommendations were provided for each section of roads along the haul route by combining visual distress observations and comparison of the baseline and post-haul pavement structural condition. The study found that although some of the haul roads experienced significant deterioration after the haul period, still others were found to have adequate bearing capacity and no significant development of visual distresses after the haul period had been completed. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».