Formulation et évaluation des méthodes de mise en oeuvre et d'essai en laboratoire sur l'endommagement et le recouvrement mécanique des bases granulaires traitées au ciment
Bibliographic record
Abstract
Dans son ensemble, le réseau routier mondial souffre de sous-financement et ses besoins complexes ont poussé l’Association Canadienne du Ciment (ACC) à mettre de l’avant une technique économique, durable, polyvalente et performante, qui consiste à traiter au ciment les bases granulaires de chaussées revêtues ou non. Par contre, les bases granulaires traitées au ciment (BTC) subissent du retrait lors de la cure, qui résulte en fissuration. La remontée de ces fissures dans la chaussée mène à des problématiques de durabilité et de performance, ce qui limite l’utilisation actuelle des BTC. Une nouvelle approche contre-intuitive à cette problématique consiste à volontairement endommager le matériau à jeune âge, afin d’induire une microfissuration uniforme (préfissuration) qui permet de répartir ce retrait sur une multitude de petites fissures à sévérité réduite. Ainsi, un recouvrement mécanique des fissures peut être anticipé. Depuis cette découverte, quelques projets s’y sont intéressés, mais les résultats ou la mise en oeuvre sont mal documentés, incomplets ou inaccessibles. \n \nCe projet de maitrise vise à approfondir la technique de préfissuration des BTC, en développant une méthode d’évaluation de l’endommagement en laboratoire pour comprendre son influence sur les propriétés mécaniques. Pour ce faire, le projet a été divisé en 3 phases. La phase de formulation a permis de mesurer des propriétés mécaniques (compression, tension, CBR et module) et rhéologiques (masse volumique, vides), sur des mélanges contenant entre 3 % et 5 % de ciment GU (par rapport à la masse granulaire de MG 20 avec sable), auxquels on ajoute 5,2 % d’eau. Étant donné qu’il n’existe pas de normalisation et très peu de méthodes d’essai sur les BTC, une deuxième phase a porté sur l’évaluation des procédés généraux. Ainsi, les différentes techniques de malaxage, de compaction et d’endommagement des BTC ont été étudiées, en plus des différentes méthodes d’évaluation de l’hydratation, du retrait, de la fissuration et de la microfissuration. Les différents essais de la phase d’évaluation ont permis une meilleure compréhension du matériau et une sélection judicieuse des méthodes, elements essentiels pour entamer la phase d’expérimentation de l’endommagement en laboratoire. Ainsi, la troisième phase a permis de montrer l’évolution des propriétés mécaniques (module, coefficient de Poisson, résistance en compression) des BTC non endommagées dans le temps (1 jour à 28 jours). Également, des critères et trois niveaux d’endommagement à 24 heures de cure ont été définis et évalués pour mesurer l’impact sur les propriétés mécaniques. Finalement, le recouvrement mécanique a été mesuré en laboratoire par les mêmes essais, jusqu’à 28 jours après l’endommagement. Les résultats ont montré qu’il y a un niveau d’endommagement optimal à jeune-âge en laboratoire pour un recouvrement mécanique complet, qui surpasse même les propriétés non endommagées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".