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Enregistrement W2868231454 · doi:10.1139/cgj-2017-0700

Use of a three-dimensional scanner for shrinkage curve tests

2018· article· en· W2868231454 sur OpenAlexaffvenue
Jonathan M. Wong, David Elwood, D. G. Fredlund

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrinkageAtterberg limitsVoid ratioMaterials scienceVoid (composites)Geotechnical engineeringMathematicsComposite materialWater contentGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A procedure is proposed for conducting shrinkage limit tests using a three-dimensional (3D) scanner. Shrinkage limit tests were conducted on 27 different soils of varying plasticity. In this study only eight of the shrinkage curves were determined using 3D scanning techniques, while the remaining 19 were taken from literature. An individual specimen was scanned between 30 and 50 times to produce a high-resolution shrinkage curve. Shrinkage curves for each material were obtained by curve fitting a shrinkage model to the measured dataset. The primary intent of the research was to relate the shrinkage curve equation to the plasticity of a given soil. Using linear regression analysis, an empirical correlation was developed to reasonably relate parameter c sh from the shrinkage model to the ratio of the plastic and liquid limits. The shrinkage curves produced based on the model have an average difference of ∼1.2% in terms of measured void ratio and predicted void ratio. The method was demonstrated to be robust for materials of low, medium, and high plasticity. The proposed methodology also presents a means of estimating a shrinkage curve in its entirety based solely on the volume of an air-dried sample, the specific gravity, and Atterberg limits of the specimen. This effectively reduces the amount of work needed to derive the shrinkage curve and could potentially reduce the time for a shrinkage limit test by half or more.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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