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Enregistrement W2999939809 · doi:10.1139/cgj-2018-0094

Soil flow mechanisms of full-flow penetrometers in layered clays through particle image velocimetry analysis in centrifuge test

2020· article· en· W2999939809 sur OpenAlexvenueno aff
Yue Wang, Yuxia Hu, Muhammad Shazzad Hossain

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Western AustraliaLloyd's RegisterSociety of Interventional Radiology Foundation
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringParticle image velocimetryBall (mathematics)GeologyFlow (mathematics)BinPenetration (warfare)Materials scienceMechanicsEngineeringGeometryMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the soil flow mechanisms observed in centrifuge tests around full-flow (T-bar and ball) penetrometers in layered clays. The layered clay samples consisted of soft–stiff, stiff–soft, soft–stiff–soft, and stiff–soft–stiff soil profiles. Particle image velocimetry (PIV), also known as digital image correlation (DIC), allowed accurate resolution of the flow mechanism around the faces of the T-bar and half-ball penetrated adjacent to a transparent window. For the T-bar, overall, a full symmetrical rotational flow around the T-bar dominated the behavior. A novel “trapped cavity mechanism” was revealed in stiff clay layers, with the evolution of the trapped cavity being tracked. No soil plug was trapped at the base of the advancing T-bar regardless of penetration from stiff to soft layer or the reverse. For the ball, two key features of the soil flow mechanism were identified, including (i) a combination of vertical flow, cavity expansion type flow, and rotational flow for a fully embedded ball and (ii) a stiff soil plug trapped at the base of the ball advancing in a stiff–soft clay deposit. For both penetrometers, a squeezing mechanism mobilized as they approached a soft–stiff layer interface.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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