Measured and Predicted Durability and Mechanical Properties of Frozen-Thawed Fine Soils
Notice bibliographique
Résumé
An efficient experiment has been aimed in engineering fields for many years, which is provided through minimum number of tests and maximum amount of applicable results. Frozen soil is conceived to be an attractive subject for optimization processes. To reach an optimized design of experiment, a statistical method known as response surface method was used to largely reduce the number of tests and formulate a reasonable model for predicting the triaxial compressive strength and electrical resistivity. Considering the potential benefits of response surface method, a variety of effective factors including minimum freezing temperature during a cycle, number of freeze and thaw cycles and duration of freezing and/or thawing were investigated in order to have an overall outlook on the behavior of sandy lean clay subjected to different thermal regimes resembling natural conditions. In this study, triaxial compressive tests under confining pressures of 30 kPa and 90 kPa together with electrical resistivity tests were performed. In total, 38 treatments were performed under closed system to develop and verify models depending on mentioned factors, by which the mechanical behavior and durability of frozen soil could be reasonably estimated. The repeatability and relative errors of the derived models were also evaluated. It was shown that the derived statistical models were able to quantify the level of significance of each single input factor and their interactions with modeled properties, which can simplify the test protocol required to find the most destructive parameter and thermal regime. Minimum temperature and number of cycles were found to have the most significant effects on mechanical properties and durability, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».