Modeling the mechanical behavior of railway ballast using artificial neural networks
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Notice bibliographique
Résumé
Ballast is one of the most commonly used construction materials in railway tracks. Under heavy train loads, ballast is subjected to a high stress level that is always associated with significant track deformation. Consequently, an accurate prediction of the mechanical behavior of ballast under static and dynamic loading conditions is important for the stability of railway tracks. In this paper, the feasibility of using artificial neural networks (ANNs) for modeling the mechanical behavior of railway ballast under static loading is investigated. The database used for the development of the ANN model is obtained from selected literature and comprises a series of 29 large-scale drained triaxial compression tests conducted on three types of commonly used ballast (i.e., basalt, dolomite, and granite). Predictions from the ANN model are compared with the results of experimental tests and with those obtained from the hardening-soil constitutive model in PLAXIS finite-element code. The results indicate that the ANN model is able to accurately predict the stress–strain and volume change behavior of ballast. The plastic dilation and contraction of ballast at various confining pressures and the strain-hardening and postpeak strain-softening behavior of ballast are also well simulated.Key words: ballast, modeling, neural networks, prediction, railway, triaxial tests.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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