VI.1 Introduction
Les études menées dans le cadre de la présente recherche ont montré que le phénomène d’uni est la combinaison de manifestation de plusieurs mécanismes (Vaillancourt 2004, Durand et al. 1993). La multiplicité de facteurs à l’origine de l’uni rend sa prédiction complexe. Nonobstant cela, un modèle basé sur des considérations physiques a été développé et validé avec les données de terrain (Youdjari et al. 2016 et 2017). Ce qui permet au modèle d’être un candidat sérieux pour les applications pratiques. Ainsi, pour que cette candidature soit claire, ce chapitre est préparé pour d’abord, expliquer comment utiliser le modèle, ensuite pour montrer les forces et les limites du modèle et finalement d’indiquer les travaux complémentaires à faire en vue de le rendre plus précis.
VI.2 Applications pratiques du modèle
Il a été montré au chapitre 2 que le modèle de prédiction de l’uni en termes de l’IRI peut être utilisé dans la conception et la gestion de chaussées. Ainsi, il est question de montrer comment le modèle obtenu peut-être effectivement utilisé, comment obtenir les paramètres requis et comment fonctionne le modèle.
VI.2.1 Des modèles dans le modèle
Il est important de rappeler que le modèle de prédiction de l’uni, selon l’approche de l’étude, requiert les modèles de prédiction de déformation permanente et de soulèvement au gel du sol d’infrastructure. Ces modèles visés doivent contenir les paramètres géotechniques susceptibles de varier le long d’un tracé donné. Ces paramètres sont la source potentielle d’ondulation spatiale en surface de chaussée, et par conséquent à l’origine du problème d’uni. Pour atteindre cet objectif, le modèle de Konrad et al. (1981) et Konrad (2005) pour le soulèvement au gel et celui de Youdjari et al. (2016) pour la déformation permanente ont été adoptés. Les variables de ces modèles sont par déduction les variables du modèle d’uni dérivé.
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VI.2.2 Paramètres géotechniques variables pour un site donné
Les modèles de déformation permanente et de soulèvement au gel de sol d’infrastructure qui sont intégrés dans le modèle d’uni requièrent 7 paramètres géotechniques suivants: le degré de saturation en % (Sr), la masse volumique sèche en kg/m3 (
d), le pourcentage de particules fines de diamètre <80 µm en % (P80), le pourcentage de particule d’argile de diamètre <2 µm en % (P2), le coefficient de courbure (Cc), la valeur au bleu en g/cm3 (VB) ou la surface spécifique m2/g (Ss) et le diamètre de 50% passant le tamis 80 microns en µm (d
50(FF)
).Ces paramètres doivent être obtenus à intervalle de 5 m (premier niveau d’utilisation) sur une section de 50 m le long du tracé. Les échantillons du sol d’infrastructure doivent être prélevés sur l’axe du tracé dans le cas d’études d’une chaussée neuve et aux abords, en cas de chaussée en service.
VI.2.3 Paramètres uniques pour un site donné
Il y a des paramètres des modèles de déformation permanente et de soulèvement au gel qui ne varient pas pour une section de chaussée donnée de mesure d’uni. Ce sont le nombre d’applications de charge de trafic (N), le temps d’exposition au gel en jours (dt), le gradient de température en °C/mm (grad(T)).
VI.2.4 Fissures transversales
Selon l’approche utilisée, les fissures transversales sont considérées comme un facteur aggravant de l’uni. Pour cela, une fonction de prédiction (F ) de celles-ci en mm/m est requise. t
Dans le cas de la présente étude, pour l’étalonnage et la validation du modèle, les valeurs mesurées au site ont été utilisées. Pour les sites n’ayant pas de mesure, il est recommandé d’utiliser l’une des modèles suivants : le modèle de prédiction de l’indice de fissuration (Hajek 1971), le modèle de prédiction de l’espacement entre les fissures (Zubeck et al. 2007) ou les courbes de tendance montrant l’évolution de la fissuration en fonction du temps. Cet aspect mérite d’être approfondi.
VI.2.5 Paramètres fixes du modèle
Il y a des paramètres du modèle d’uni qui ont des valeurs invariables, quel que soit le site. Ce sont le coefficient représentant l’amplification ou l’atténuation de la longueur d’onde (K) et les coefficients d’étalonnages C1, C2 et C3.
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VI.2.6 Méthode de calcul
Comme il peut être constaté, le modèle de prédiction de l’uni comporte plusieurs paramètres. Certains sont surtout des variables pour une section donnée. L’uni en termes de l’IRI, selon l’approche de l’étude, se calcule pour 2 points successifs de distance élémentaire de 5 m. Pour une section de 50 m par exemple, il y a 10 distances élémentaires et donc 10 valeurs possibles d’IRI. L’IRI, représentant la section, est la moyenne de 10 valeurs. Il apparait clairement que le calcul peut être fastidieux. Il est donc judicieux de programmer les équations du modèle dans les logiciels de programmation (Excel, Matlab, Maple, etc.).
VI.3 Les forces du modèle
Le modèle de prédiction de l’uni développé présente 3 qualités essentielles. Premièrement, il a été développé sur la base des mécanismes physiques à la source de dégradation de l’uni. En effet, la variabilité spatiale longitudinale le long d’un tracé qui est la caractéristique fondamentale de l’uni est clairement intégrée dans la formulation mathématique du modèle. L’intégration des paramètres géotechniques à chaque 5 m et du coefficient d’amplification K est l’illustration de cette affirmation. Deuxièmement, les données des chaussées en service issues des bases de données crédibles ont été utilisées pour étalonner et valider ledit modèle. Ce faisant, le modèle théorique s’ajuste à la réalité et peut être utilisé pour les applications pratiques. Troisièmement, pour faciliter l’utilisation pratique du modèle, le principe d’utilisation par niveau a été proposé. Cette proposition donne une flexibilité d’usage au modèle et permet de contourner les difficultés d’obtenir les données géotechniques à chaque 5 m.
VI.4 Les faiblesses du modèle
Comme toute œuvre humaine, le développement du modèle traine des limitations qu’il convient de souligner. Primo, il est indéniable que le modèle de prédiction de déformation permanente et celui de soulèvement au gel adoptés dans le projet peuvent contenir des marges d’erreur qui vont immédiatement se répercuter sur la précision de la prédiction de l’uni. L’amélioration de ces modèles est toujours une plus-value pour la précision de la prédiction de l’uni. Secundo, le nombre de sections de chaussée (5) et des points (10) utilisés pour l’étalonnage sont limités. Un nombre de sections plus important et plus diversifié pourrait renforcer la crédibilité et la
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précision du modèle. Ce qui implique aussi une possible variation des coefficients d’étalonnage. Tertio, la validation du modèle a été réalisée sur seulement 2 sections de chaussée et avec les données de troisième niveau. Une amélioration substantielle est souhaitable par rapport à cet aspect. Quarto, le modèle d’uni requiert un nombre important de paramètres géotechniques déterminés à partir des essais de laboratoire. Ce processus comporte les facteurs de risque d’erreurs qui peuvent réduire la précision de la prédiction de l’uni. Il est important de respecter scrupuleusement les protocoles expérimentaux. Quinto, les fonctions prédictives des fissures transversales identifiées (Hajek 1971 et Zubeck et al. 2007) n’ont pas encore été exploitées dans ce processus de développement du modèle. Comment vont-ils influencer le modèle? Quelles sont les difficultés qui peuvent être rencontrées pendant leurs usages ? C’est autant des questions qui méritent des réponses et des recherches additionnelles.
VI.5 Travaux additionnels
Au regard des faiblesses du modèle énoncées précédemment et de l’envergure de l’étude, 3 types de travaux additionnels peuvent être envisagés pour renforcer la robustesse du modèle. Premièrement, l’augmentation de nombre de sections de chaussées et des points (différents âges et saisons) en vue d’avoir des données supplémentaires pour le renforcement de la validation seront certainement une bonification pour le modèle obtenu. Deuxièmement, l’utilisation des fonctions de prédiction des fissures transversales (Hajek (1971) et Zubeck et al. (2007)) dans le modèle est aussi envisageable. Le défi est de taille, car les données requises pour ces modèles sont exigeantes. Troisièmement, des études réalisées par DeBlois (2005) montrent la présence de déformation permanente résiduelle résultant du soulèvement au gel. L’influence de ce type de déformation n’a pas été étudiée dans ce projet. Même s’il a été estimé à priori que ce phénomène a une influence faible sur la déformation permanente différentielle source de problème d’uni, il serait judicieux d’approfondir les recherches à ce sujet.
VI.6 Conclusion
Le chapitre a bien résumé les paramètres qui constituent le modèle d’uni dérivé dans la présente étude. Il a d’abord montré le sens de ces paramètres, la manière de les obtenir et la nécessité de les programmer dans un logiciel de calcul. Ensuite, les forces et les faiblesses du modèle ont été précisées. Enfin, la nécessité d’approfondir certains travaux en vue de rendre le modèle plus précis et plus crédible a été soulignée.
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VI.7 Bibliographique
Deblois, K. 2005. Analyse du comportement saisonnier de planches expérimentales et validation du nouvel indice d'affaiblissement au dégel projet Saint-Célestin (Phase III). Mémoire de maitrise, Université Laval.
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Hajek, J. 1971. A Comprehensive System for Estimation of Low Temperature Cracking Frequency of Flexible Pavement. Technical Report. The Transport Group. Dept. Of Civil Engineering, University of Waterloo Ontario, Canada.
Konrad J-M. and N. R. Morgenstern. 1981. The segregation potential of a freezing soil. Revue Canadienne de génie civil, 18: 482-491.
Konrad, J.-M. 2005. Estimation of the segregation potential of fine grained soils using the frost heave response of two reference soils. Revue Canadienne de génie civil, 42: 38-50.
Youdjari, D., Doré, G. et Bilodeau, J.P. 2016. Développement d’un modèle de prédiction de déformation permanente prenant en compte les propriétés des sols. Journal Canadien de Génie Civil. Vol. 43. 958-967.
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Youdjari D, Doré G et Bilodeau JP. 2017b. Étalonnage et validation d’un modèle de l’uni des chaussées flexibles. Journal Canadien de Génie Civil. 44(9). 751-759.
Zubeck, H. K., and Vinson, T.S. 2007. Prediction of HMA Low Temperature Crack Spacing Using TSRST Results. Proceedings of the Eighth International Symposium on Cold Regions Development. Finnish Association of Civil Engineers, Helsinki, Finland.
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