MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2476977366 · doi:10.1139/cgj-2016-0152

Fatigue and damage properties of frozen silty sand samples subjected to cyclic triaxial loading

2016· article· en· W2476977366 sur OpenAlexvenueno aff
Enlong Liu, Yuanming Lai, Mengke Liao, Xingyan Liu, Feng Hou

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringTriaxial shear testMaterials scienceCyclic stressStiffnessResidualOverburden pressureComposite materialGeologyShear (geology)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclic triaxial tests were conducted to explore the influences of dynamic axial loading on the dynamic features and fatigue of frozen silty sand, using an MTS-810 apparatus from Material Testing Systems (MTS). The temperature was −15 °C, and the cyclic axial loads with different amplitudes at 1.0 Hz were applied under confining pressures of 0.6, 1.4, and 6.0 MPa. The cyclic triaxial test results demonstrate that the residual axial strain of the frozen silty sand samples increases gradually during the initial cycles and then increases with increasing number of cycles at a constant speed until failure. The residual volumetric strain contracts during the initial loading cycles and then dilates until failure. Both the residual strain method and the residual volumetric strain method proposed here can be used to describe the degradation process in frozen silty sand samples subjected to cyclic loading. The dynamic axial stiffness of a frozen sample decreases rapidly in the initial cycles and then approaches a stable value with increasing cycle number. The initial damage increases when the stress ratio increases; the larger the stress ratio, the smaller the number of cycles at failure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207