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Méthodes statistiques de prévision de l'évolution d'une chaussée

机译：预测巷道演变的统计方法

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Cette étude, conduite par le Laboratoire Central des Ponts et Chaussées (LCPC) en collaboration avec la Direction du Laboratoire des Chaussées du Ministère des transports du Québec (DLC/MTQ), a permis d'évaluer différentes méthodes de modélisation de l'évolution des chaussées, en testant notamment leur application au traitement de données issues d'un programme de suivi de sections tests. Trois méthodes ont été considérées : 1 - une méthode associant un procédé d'ajustement itératif et une régression multilinéaire ; 2 - une méthode résultant de l'application de la théorie des « lois de survie » et, enfin, 3 - une méthode statistique de régression non linéaire. Ces trois méthodes sont présentées en détail et on montre comment -et dans quelles limites- elles peuvent permettre d'identifier les variables qui gouvernent le comportement des chaussées (variables dites « explicatives » ). Elles sont ensuite appliquées aux données issues du programme de suivi de sections tests du MTQ, pour modéliser l'évolution de la fissuration de retrait thermique sur les chaussées souples (c'est-à-dire bitumineuses épaisses). L'étude montre l'importance et la difficulté d'identifier les variables explicatives des évolutions modélisées. Pour y remédier partiellement, une hypothèse, dite de « robustesse » des sections, est introduite. Elle permet notamment de prendre en compte les variables explicatives non identifiées et, ainsi, de passer de façon plus rigoureuse du comportement d'une famille à celui d'une section particulière de la famille.%This study, conducted as a joint undertaking by the LCPC laboratory and the Quebec Transportation Ministry's Roads Laboratory Division (DLC/MTQ), has enabled evaluating various methods for modeling pavement evolution, in particular by testing their applicability to the data stemming from a test-section monitoring program. Three methods have been considered herein; they have been derived from: 1) association of an iterative adjustment process with a multilinear regression; 2) application of "survival laws" theory; and 3) non-linear regression. Each of these three methods is discussed in depth and it will be shown both how and to what extent they enable identifying the set of variables that govern pavement behavior (the so-called "explanatory" variables). These methods then get applied to data yielded from the Quebec Transportation Ministry's test section monitoring program in order to model the evolution of thermal shrinkage cracking on flexible pavements (i.e. pavements containing thick bituminous layers). This study has demonstrated both the importance and difficulty involved in identifying the explanatory variables behind the trends encountered during modeling. To overcome at least in part this difficulty, a so-called "robust" section hypothesis has been introduced; its purpose is intended to incorporate the explanatory variables heretofore unidentified and hence correlate with a greater level of precision the behavior of a given family with that of a specific section in this family.
机译：由Pontes etChaussées实验室中心（LCPC）与魁北克省交通运输部LaChaussées方向（DLC / MTQ）合作进行的这项研究，可以评估对模型的演变进行建模的不同方法。道路，特别是通过测试其在监控测试路段程序中的数据处理应用程序。考虑了三种方法：1-一种将迭代调整过程与多线性回归相关联的方法； 2-一种源自“生存法则”理论的方法，最后3-一种非线性回归的统计方法。详细介绍了这三种方法，我们展示了如何以及在什么限制内它们可以识别控制路面行为的变量（所谓的“解释性”变量）。然后将它们应用于来自MTQ测试段监控程序的数据，以模拟柔性人行道（即厚沥青）上热收缩裂缝的演变。研究表明，识别模型演化的解释变量的重要性和难度。为了部分纠正此问题，引入了一种假设，即本节的“稳健性”。它尤其允许考虑到不确定的解释变量，因此可以更严格地从家庭行为转移到家庭中某个特定部分的行为。％ LCPC实验室和魁北克交通运输部道路实验室处（DLC / MTQ）已启用评估各种用于模拟路面演变的方法，尤其是通过测试其对来自测试区监控程序的数据的适用性。这里考虑了三种方法。它们源自：1）迭代调整过程与多线性回归的关联； 2）“生存法则”理论的应用； 3）非线性回归。对这三种方法中的每一种都进行了深入的讨论，并且将展示它们如何以及在何种程度上能够确定控制路面行为的变量集（所谓的“解释性”变量）。然后将这些方法应用于魁北克交通运输部测试部分监控程序产生的数据，以便对柔性路面（即包含厚沥青层的路面）上的热收缩裂缝的演变进行建模。这项研究证明了在建模期间识别趋势背后的解释变量所涉及的重要性和难度。为了至少部分地克服这一困难，引入了所谓的“稳健”部分假设。它的目的是将迄今尚未确定的解释变量纳入其中，并因此将给定族的行为与该族中特定部分的行为与更高的精确度相关联。

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