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Enregistrement W2980550204 · doi:10.1139/cgj-2019-0353

Resilient behavior of coarse granular materials in three-dimensional stress state

2019· article· en· W2980550204 sur OpenAlexvenueno aff
Chuan Gu, Xingchi Ye, Jun Wang, Yuanqiang Cai, Zhigang Cao, Tingting Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubbaseGeotechnical engineeringModulusGranular materialStress (linguistics)Overburden pressureMaterials scienceTriaxial shear testStiffnessDeformation (meteorology)MathematicsShear (geology)GeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traffic-induced cyclic stresses on the road base and subbase courses are usually in three-dimensional stress state, while so far most laboratory studies have focused on the deformation behavior of base and subbase layers in axisymmetric stress state. This study investigates the three-dimensional resilient behavior of coarse granular base and subbase materials based on a true triaxial apparatus. The factors of effective confining pressure, [Formula: see text], amplitude of cyclic shear stress, q ampl , coefficient of cyclic intermediate principal stress, b cyc , and fines content are involved. Test results indicate that the increase of either [Formula: see text] or q ampl leads to a nonlinear growth of resilient modulus with a decreasing growth rate. b cyc , which is proposed to represent the coupling of cyclic major and intermediate principal stresses, is found to have a promotion effect on the resilient stiffness, and the promotion effect tends to be enhanced by the increase of q ampl . A modified model is established to predict the resilient modulus of coarse granular materials in three-dimensional stress state. There appears to exist a critical value of fines content, at which the variation trend of resilient modulus is changed from increasing to decreasing, and the critical fines content is related to both [Formula: see text] and b cyc .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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