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Enregistrement W2049753948 · doi:10.1680/geot.2008.58.4.249

Spatial variation of void ratio and shear band thickness in sand using X-ray computed tomography

2008· article· en· W2049753948 sur OpenAlexaboutno aff
Khalid A. Alshibli, Alsidqi Hasan

Notice bibliographique

RevueGéotechnique · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMarshall Space Flight Center
Mots-clésVoid ratioShearing (physics)Materials scienceVoid (composites)Shear (geology)Shear bandTomographyComposite materialShear stressPrincipal stressComputed tomographyGeotechnical engineeringOpticsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detailed study of spatial variation of void ratio and shear band thickness measurements is presented in this paper. A prismatic sand specimen that initially measured 57·4 mm wide × 120·5 mm long × 182·1 mm high was sheared under plane-strain (biaxial) loading conditions. The specimen was prepared at a relative density of 79% using F-75 Ottawa sand. X-ray computed tomography was used to scan the specimen before shearing and after the onset of the shear band. The specimen failed through a single shear band with an inclination angle of 65·6° measured from the direction of the minor principal stress. Computer algorithms were developed to calibrate CT images and quantify void ratio (e) variation within the specimen. CT data analysis revealed cross-sectional spatial variation in void ratio where density is higher in regions close to the edges of the specimen due to membrane effects and confining pressure with no significant variation in void ratio in the axial direction (top to bottom) before shearing. The shear band was easily identified from the CT images, and analysis of void ratio showed a noticeable jump in void ratio profile across the shear band. A detailed statistical summary of the thickness of the shear band and variation of void ratio across the shear band is presented and discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations103
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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