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Enregistrement W2564333862 · doi:10.1139/cgj-2016-0346

Scaling relationships for strip fibre–reinforced aggregates

2016· article· en· W2564333862 sur OpenAlexvenueno aff
Olufemi Ajayi, Louis Le Pen, A. Zervos, William Powrie

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of Southampton
Mots-clésBallastScalingMaterials scienceGranular materialGrain sizeGeotechnical engineeringConsistency (knowledge bases)Void ratioAggregate (composite)Composite materialVoid (composites)GeologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research on random fibre-reinforced granular materials has shown that the relative dimensions of the grains and fibres significantly affect the macromechanical behaviour of the mixture. However, quantitative data are scarce and most previous work has focused on fine to medium sands, leaving uncertainties regarding the applicability of current knowledge to larger size aggregates such as railway ballast. In this paper, triaxial test data on 1/3 and 1/5 scale railway ballast are used to develop scaling relationships for the size and quantity of fibres needed to achieve the same reinforcing effect in granular materials of differing grain size. It is shown that, to maintain consistency across scales, fibre content should be quantified as a numerical (i.e., number of fibres per grain) rather than a volumetric ratio. It is further shown that increasing the fibre length increases the resistance of the mixture to deviator stress if the fibres are wide enough; and that provided an allowance is made for the effect of fibre tension, the changes in the stress–strain–strength behaviour of the granular matrix resulting from the changes in void ratio associated with the addition of the fibres are consistent with conventional soil mechanics theory across scales.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,519

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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