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Enregistrement W2227080081 · doi:10.4271/2005-01-3540

Evaluation of Landmine Clearing Mechanisms: Chain Flails and Mine Hammer

2005· article· en· W2227080081 sur OpenAlexafffund
R. L. Kushwaha, D. S. D. Stilling, V. S. Shankhla

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de la Défense NationaleUniversity of Saskatchewan
Mots-clésClearingHammerChain (unit)Computer scienceComputer securityEngineeringBusinessStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Several mechanical demining machines employ flails as the key mechanism for neutralizing landmines. Typically, flail systems consist of a rotating drum with a series of long chains with masses attached at the end. These masses strike and mill the ground that detonates and/or fragment buried landmines. Despite flail-based technology existing for several years in the demining field, minimal studies regarding the interaction with soil have been conducted.</div> <div class="htmlview paragraph">Three chain flail systems were evaluated in the soil bin at various rotational speeds. High speed videography of single pass operations indicated that a consistent and repeatable cleared path was not obtainable. This validated the need for multiple passes to effectively clear a minefield. The results were compared with the Mine Hammer mechanism that had consistent impacts on the surface. The load distribution at the various depths was recorded and the magnitude of the impulses calculated varied with depth and level of soil compaction. The soil penetration profile was measured by recording the depth and volume of the loose soil overburden along with the geometry of the compact (hardpan) interface of the cleared path.</div>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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