Interface response-based soil classification framework
Notice bibliographique
Résumé
Current soil classification systems based on cone penetration testing (CPT) utilize a combination of the tip resistance (q t ), pore pressure (u 2 ), and friction sleeve (f s ) measurements as inputs. While the q t measurements are typically normalized by the overburden stress, the f s measurements are often normalized by the net tip resistance, leading to the use of parameters that are dependent on each other. This paper presents the development of a soil classification framework that utilizes a normalized multi-friction parameter (MFP) and the CPT normalized tip resistance. The MFP parameter is obtained from measurements with textured friction sleeves from soundings with multi-sleeve attachments. The use of textured friction sleeves allows for fundamental differences in soil–structure interface behavior and particle sizes to be captured due to the significant degree of shearing induced within the soil. This classification framework was developed with results from over 30 soundings at six different sites. The analysis of samples taken from the field indicates that the proposed framework provides a classification that better agrees with the grain-size distribution for residuum, calcareous and intermediate soils, as compared to existing CPT-based systems. The potential development of a simplified probe with just one additional friction sleeve sensor can provide appropriate classification results and would facilitate adoption for use in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».