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Enregistrement W2591875921 · doi:10.1139/cgj-2016-0562

Optimum location of geogrid reinforcement in unpaved road

2017· article· en· W2591875921 sur OpenAlexvenueno aff
Seyyed Hamed Mousavi, Mohammed A. Gabr, Roy H. Borden

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinforcementSubgradeGeogridFinite element methodRADIUSGeotechnical engineeringLayer (electronics)Deformation (meteorology)Tension (geology)GeosyntheticsStructural engineeringStress (linguistics)Materials scienceComposite materialEngineeringComputer scienceCompression (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the optimum location of a reinforcement layer to maximize the efficiency of the reinforcement inclusion in an unpaved road section. The analyses are used to investigate the optimum location of the reinforcement layer within the aggregate base course (ABC) layer, and provide a possible reason for the improvement in performance. A series of three-dimensional finite element method analyses was performed, and the strain and stress response of a reinforced unpaved road section with two different ABC thicknesses was evaluated. The analyses were conducted under cyclic loading with three different radii of the circular loaded area. The embedded depth of reinforcement was varied within the ABC layer. Results indicate that regardless of ABC layer thickness, the surface deformation is minimized when the reinforcement is embedded at a depth equal to half of the radius of the loaded area (D = 0.5r). A higher tension force is mobilized in the reinforcement element when it is placed at D = 0.5r. It is also shown that the required thickness of ABC is reduced when the reinforcement layer is implemented at the depth at which the maximum vertical strain occurs. Depending on the thickness of the ABC layer, the finite element analysis results indicate that the reinforcement layer could be ineffectual if it is placed at the interface between the ABC and the subgrade layer as is traditionally the case.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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