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Enregistrement W2131642819 · doi:10.1139/t10-078

Yield strength ratios, critical strength ratios, and brittleness of sandy soils from laboratory tests

2011· article· en· W2131642819 sur OpenAlexvenueno aff
Abouzar Sadrekarimi, Scott M. Olson

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoid ratioBrittlenessGeotechnical engineeringShear (geology)Materials scienceShear strength (soil)Triaxial shear testDirect shear testComposite materialParticle sizeSoil waterGeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we performed 26 undrained triaxial compression and 32 constant-volume ring shear tests on two clean sands and one silty sand. We then used these results to evaluate the critical states, and shear strength ratios mobilized at yield and at critical state. We obtained yield strength ratios that ranged from 0.16 to 0.32 and from 0.20 to 0.35 in triaxial compression and ring shear, respectively. Critical strength ratios mobilized prior to particle damage ranged from 0.01 to 0.26 in triaxial compression and from 0.04 to 0.22 in ring shear. Particle damage and shear displacement increased the slopes of the critical-state lines during ring shear testing, and consequently the critical strength ratios incorporating particle damage decreased from 0.02 to 0.12. In addition, specimen brittleness (before particle damage) increases with initial void ratio and state parameter and is affected by initial fabric and particle shape. However, particle damage and crushing considerably increases sand brittleness, making it essentially independent of initial void ratio. A unique relation is found between sand brittleness and critical strength ratio independent of sand type, mode of shear, fabric, and particle damage, which indicates an upper bound critical strength ratio of about 0.3 for mildly contractive sands.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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