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Enregistrement W2901594297 · doi:10.1155/2018/6752574

Speed Behavior of Passenger Car on Helical Ramps and Helical Bridges in Mountain Riverside City

2018· article· en· W2901594297 sur OpenAlexvenueno aff
Jin Xu, Jinghou Fu, Xiaoming Liu, Yiming Shao

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Transport of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBridge (graph theory)AccelerationOperating speedAutomotive engineeringTrajectoryHelix (gastropod)Work (physics)Transport engineeringEngineeringComputer scienceSimulationMechanical engineeringCivil engineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helix alignment can allow for a rapid change in road elevation in size-constrained spaces, and it is becoming increasingly popular in interchange design throughout the world. However, driving patterns and vehicle operating characteristics have not been clearly defined on helical ramps. This work conducted field driving tests on four helical ramps located in Chongqing, China. The trajectory, speed, and acceleration of vehicles under normal driving conditions were collected. Thus speed characteristics and speed patterns on helical ramps, as well as their affecting factors, were obtained and analyzed. The findings in this study can provide basic data referencing for designers and engineers, to help them understand how a multilayered helical ramp works, thus to essentially improve the safety level of helix ramps. Moreover, our findings allow bridge designers to understand whether the actual vehicle operating conditions acted in accordance with their expected design requirements, i.e., whether the expected design requirements are achieved.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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