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Enregistrement W2898438887 · doi:10.1520/gtj20170091

Strategies for One Dimensional (1D) Compression Testing of Large-Particle-Sized Tire Derived Aggregate

2018· article· en· W2898438887 sur OpenAlexaff
Doyin Adesokan, Ian Fleming, Adam Hammerlindl, John McDougall

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCompression (physics)CreepParticle (ecology)Aggregate (composite)ScrapParticle sizeLoad cellGeotechnical engineeringStructural engineeringCompressive strengthComposite materialEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laboratory testing of a mass of large-particle-sized tire derived aggregate (TDA) to assess performance-related properties such as void ratio, compressive creep, and hydraulic conductivity under large loads poses a number of experimental challenges. Large-particle-sized TDA is shredded scrap tires with particle sizes from 50 mm to over 305 mm. The large particle size of the TDA mass results in experimental challenges, such as the need for a large test chamber and the need for a load application system with a capacity to apply and sustain large loads, while accommodating large vertical displacements from the compression of the TDA mass. As an example, to put these requirements into perspective, a mass of TDA with a nominal particle size of 150 mm requires a test cell diameter of at least 600 mm and preferably a diameter of 700 mm. If a load of 400 kPa were to be applied onto the TDA mass to simulate approximately 35 m to 40 m of overlying material (waste and routinely applied cover materials) in an application such as a landfill, the test apparatus must be capable of delivering over 150 kN of applied load. Furthermore, for a reasonable initial mass of TDA that is 1.2 m thick, the test cell will have to be designed to maintain that load over 0.6 m of vertical displacement because of the compression of the TDA mass. This article presents a number of practical strategies that were implemented to overcome the experimental challenges with testing large particle size, highly compressible TDA mass to establish the performance related properties for use in service. In some instances, components of the test equipment had to be re-engineered to accommodate exigencies that had not been anticipated, such as differential compression of the TDA mass. The focus of this article is on equipment design and experimental methodologies. A few sample results from the study are presented to illustrate the successful implementation of the design methodologies. Although TDA has been studied in this work, the strategies described herein can be applied to a wide range of highly compressible materials under large loads.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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