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Enregistrement W2952753385 · doi:10.1139/cgj-2018-0619

Time-lapsed shear-wave velocity (<i>V</i><sub>s</sub>) tomographic images and stress in sand surrounding displacement pile during setup

2019· article· en· W2952753385 sur OpenAlexvenueno aff
Yuxin Wu, Jun Kang Chow, Jimmy Wu, Yu-Hsing Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileGeotechnical engineeringStiffnessStress (linguistics)Displacement (psychology)Shear stressShear (geology)GeologySoil waterStress waveWave velocityMaterials scienceStructural engineeringComposite materialEngineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports model pile tests designed to characterize the underlying mechanisms of driven pile setup in dry sand by means of stress measurement with the tactile pressure sensors and spatio-temporal, shear-wave velocity (Vs) distributions using an automated high-speed tomographic imaging system. The pile-load test results demonstrate a distinct increase in the pile shaft resistance after pile setup. The measured stress and Vs in the soil surrounding the pile suggest the increase in the radial effective stress during pile loading [Formula: see text], as a result of the aging-induced stiffness increase, is the dominant mechanism of pile setup. The spatio-temporal evolution of Vs distributions reveals that during initial aging (before pile installation), Vs is similar at any distance to the pile shaft and exhibits a similar aging rate S0 in terms of stiffness increases. After pile installation, the soil exhibits a higher aging rate S1. In addition, the ratio S1/S0 decreases with increasing distance from the pile shaft. A lower initial Vs and a higher aging rate S1 are also observed for the measurements at the three sensing layers of different depths, suggesting that more soils disturbed by pile installation tend to recover at a relative higher aging rate.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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