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Enregistrement W2914153845 · doi:10.1139/cgj-2018-0555

Dynamic response of soft soils in high-speed rail foundation: in situ measurements and time domain finite element method model

2019· article· en· W2914153845 sur OpenAlexvenueno aff
Yiqun Tang, Yang Qi, Xingwei Ren, Siqi Xiao

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaChina Railway
Mots-clésTrainVibrationFoundation (evidence)Track (disk drive)Time domainGeotechnical engineeringFinite element methodDisplacement (psychology)Structural engineeringSlabEngineeringAccelerationFrequency domainGeologyAcousticsComputer scienceMechanical engineeringPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic response of soil to vibrations induced by moving trains has been widely studied using in situ measurements. However, few in situ tests have been conducted to measure the resulting vibration of foundation soils, especially for the foundation of high-speed rail (HSR) in a soft area. In this study, a number of field experiments were conducted on Shanghai–Hangzhou HSR in a suburb of Shanghai, China. The testing instruments were installed in foundation soils just beneath the HSR track to measure the vibration induced by trains moving at different speeds. Test results show the frequencies of foundation soil vibration are characterized by the train speed and geometrical features of the trains and slab track. In the frequency domain, the dominant frequency bands for vertical acceleration, velocity, and displacement of foundation soil decrease successively. In the time domain, the magnitudes of vibration levels at different locations in a soil foundation decrease gradually with increasing distance from the track. Furthermore, higher train speed can result in higher vibration level. Based on the field conditions, a three-dimensional dynamic finite–infinite element model is developed in the time domain. It shows the model is capable of capturing the primary characteristics of train-induced vibration in the field.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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