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Enregistrement W2089879433 · doi:10.1520/jte20140083

Application of the Surface Wave Survey Method on Multi-Scale Engineering Problems: Laboratory and Field Testing Case Studies

2014· article· en· W2089879433 sur OpenAlexaff
Kaoshan Dai, Xuehang Song, Xiaofeng Li, Zhenhua Huang, Yongdong Pan

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Scale (ratio)EngineeringMechanical engineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The geometric dispersion of surface waves offers the feature to infer the properties of a medium. The surface wave survey method is under continuous evolution and its applications include the noninvasive characterization of a medium at a small scale and the earthquake geotechnical survey at a large scale. Despite the significant difference in scales, these applications generally utilize the propagation of the surface waves along the boundary of a layered medium. This paper discusses standard steps involved in surface wave surveys. Two application case studies are conducted and presented in detail. In the small scale laboratory application case, a nondestructive testing (NDT) methodology is proposed for the coating investigation using laser interferometric measurements of surface waves. In the large scale field application, an accelerometer-based passive surface wave survey is designed for earthquake geotechnical engineering site characterization. Finally, recommendations for practical application of surface waves in multi-scale engineering problems are presented.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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