Equivalent Damage Factors Based on Mechanistic-Empirical Pavement Design
Notice bibliographique
Résumé
One of the key objectives in pavement design and analysis is to determine pavement life under given structural, environmental, and traffic conditions. The AASHTO 1993 Design Guide estimates pavement life in terms of the number of equivalent single axle loads (ESALs). Its design equation was established through empirical analysis primarily based on AASHTO Road Test in Ottawa, Illinois, in late 1950’s. Recent NCHRP has sponsored a comprehensive research study that develop the guide for the “Mechanistic-Empirical Design of New and Rehabilitated Pavement Structures”, commonly referred to as the M-E Design Guide. This new guide provides a convenient and more accurate way to determine pavement performance as a function of time or the number of vehicle or axle repetitions under different failure criteria. In this study, two commonly used failure criteria in flexible pavement, 0.5 in. surface rutting and 10 percent fatigue cracking, were evaluated for estimating pavement performance under various conditions. The concept of Equivalent Damage Factor (EDF) was used to quantify and compare pavement performance as a function of increasing axle loads. A series of models expressing EDF as a function of relevant variables affecting pavement life were formulated and estimated. It is demonstrated that the models developed and their parameter implications agree with previous research findings and engineering judgment and, in addition, allows for the quantification of the effects of these relevant variables. The usefulness of the proposed models can be summarized as follows: 1) the damage on pavements by a given axle load can be easily quantified, 2) equivalent loads for different axle configurations can be determined, and 3) the models enable a quick and approximated estimation of pavement performance under changing distributions of axle configurations and loads.
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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 | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».