Experimental Investigation on the Behavior of Iron Powder‐Reinforced Sand under Electromagnetic Field
Notice bibliographique
Résumé
Applications of soil improvement have proliferated in recent years. To date, we have limited studies on the quantitative analyses of the autoadaptive material and specifically to model its stress‐strain relationship. This paper explored an autoadaptive material, iron‐powdered Ottawa sand, which was temporarily solidified by applying an electromagnetic field. A series of compression triaxial tests were carried out with various relative densities of specimens (60% and 80%), in four electromagnetic fields (0 A, 0.5 A, 1 A, and 2 A) and under three confining pressures (103 kPa, 206 kPa, and 310 kPa). The test results indicate that the strength of specimens increased while initial stiffness and brittleness reduced by adding iron powder. Moreover, the strength of the specimens increased by increasing the magnitude of the applied electromagnetic field. The behavior of the iron‐powdered sand was described by using a revised Duncan–Chang model. The revised model was evaluated by comparing the simulated results with the corresponding test data. The comparison showed that the revised model can better capture the nonlinear stress‐strain behavior of the specimens. With the application of the revised Duncan–Chang model, the standard error of the estimate between the experimental and predicted results is lowered down to 0.39 from 4.7. Future research is geared towards practical applications for temporary solidification of soil.
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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 | 0,000 |
| 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 ».