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Enregistrement W2162464749 · doi:10.4203/ijrt.1.1.9

Track Stabilisation with Geosynthetics and Geodrains, and Performance Verification through Field Monitoring and Numerical Modelling

2012· article· en· W2162464749 sur OpenAlexaff
Buddhima Indraratna, Sanjay Nimbalkar, Cholachat Rujikiatkamjorn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Railway Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesAdvanced Remanufacturing and Technology CentreAustralian GovernmentCRC for Rail Innovation
Mots-clésGeosyntheticsTrack (disk drive)Field (mathematics)Computer scienceEnvironmental scienceEngineeringGeotechnical engineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All over the world, ballasted railway tracks form one of the major transportation networks designed to provide heavy haul freight and passenger traffic. However, large cyclic loading from heavy axle trains operating at high speeds often causes excessive deformation and degradation of ballast, as well as unacceptable differential settlement of compressible foundation and, or pumping of the soft subgrade soils. The problem becomes more severe under high impact loads due to rail or wheel imperfections, causing accelerated ballast breakage. A proper understanding of load transfer mechanisms and their effects on track deformations are essential prerequisites for minimising maintenance costs. The field trial at Bulli demonstrated that for trains with wheel flats, extremely high stresses were transmitted to the ballast layer. Installing resilient mats such as rubber pads (shock mats) in rail tracks can attenuate impact forces and consequently mitigate particle degradation. In view of this, a series of laboratory tests were carried out using a unique large-scale drop-weight (impact) rig to evaluate the role of shock mats. The field trial also showed that the moderately-graded recycled ballast, when used with a geocomposite layer, could perform well in comparison with traditionally uniform fresh ballast. Both Class A predictions and field measurements at Sandgate proved that relatively short vertical drains would be sufficient to dissipate cyclically induced pore pressures, curtail the lateral movements, and increase the shear strength and bearing capacity of the subgrade. In summary, this invited Special Paper describes in detail the large-scale laboratory tests imperative for material characterisation, fullscale instrumented field trials for performance verification, elasto-plastic finite element analyses for predicting the behaviour of tracks stabilised using shock mats, and geosynthetic products including grids and prefabricated drains.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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