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Enregistrement W1712009229

Tube wave analysis of buried pipes

2009· article· en· W1712009229 sur OpenAlexaffvenue
Nirmalya Chowdhury, Zaiyi Liao, Lian Zhao, Chunli Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationAcousticsMechanicsWave propagationCylinderDispersion (optics)Finite element methodStiffnessFluid–structure interactionAcoustic waveAcoustic dispersionPhysicsEngineeringStructural engineeringMechanical engineeringOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic wave propagation of wire-break related events (WRE) in fluid-filled prestressed concrete cylinder pipes (PCCP) are of interest in non-destructive pipe detection. The mathematical model is developed based on Navier's equation of motion for the acoustic wave propagation. Newton's law of motion in equilibrium is used to model fluid-structure interaction. The analysis of acoustic pressure effect on pipe structure is developed by the principle of virtual work. To understand the characteristics of WRE vibration and the impact of path on the vibration signal, the dispersion behaviour of wave propagation is analyzed for various pipe profiles. It is observed that the speed of waves traveling in the fluid surrounded by the finite stiffness pipe profile is lower than the actual speed of acoustic waves of WRE signal in the unbounded fluid or fluid surrounded by infinite stiffness medium. Finite-element based software is used to simulate the results, which are compared with the available theoretical solutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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