Machine learning para estimar el grado de activación de ligante en material asfáltico reciclado

Autor: Botella, R., Lo Presti, D., Vasconcelos, K., Bernatowicz, K., Martínez, A., Miró, R., Specht, L., Arámbula, E., Menegusso Pires, G., Pasquini, E., Ogbo, C., Preti, F., Pasetto, M., Pérez Madrigal, D., Jiménez del Barco, A., Dave, E., Tebaldi, G.

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3657::92c91615a6b847135b5750682393a0e1
http://hdl.handle.net/11577/3410014

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Experimental Investigation on Water Loss and Stiffness of CBTM Using Different RA Sources

Autor: Patricia Kara De Maeijer, Gabriele Tebaldi, Amir Rahmanbeiki, Davide Lo Presti, Daniel Perraton, Chibuike Ogbo, Gordon Airey, Alan Carter, Andrea Grilli, Simone Raschia, Eshan V. Dave

Publikováno v: RILEM Bookseries ISBN: 9783030464547
Proceedings of the RILEM International Symposium on Bituminous Materials : ISBM, 14-16 December, 2020, Lyon, France

Cold recycling of reclaimed asphalt (RA) is a promising technique to build or to maintain roads, combining performance and environmental advantages. Although this technique has been extensively used worldwide, there is no unique and internationally-s

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::52e77d556c6757bb2ddad397893f4ca9
https://doi.org/10.1007/978-3-030-46455-4_2