Influence of water and rock particle contents on the shear behaviour of a SRM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The contents of both water and rock particles are important factors affecting the mechanical strength of a soil–rock mixture (SRM) filled subgrade in the western mountainous area of China. Therefore, the purpose of this paper is to study the mechanisms of reconstituted landslide deposit samples with different water and rock particle contents by analysing the characteristics of shear strength, volumetric strain and ‘jumping’ phenomenon via large-scale direct shear tests. The results show that the influence of water content on shear strength is greater than the influence of rock particle content under a lower normal stress, and the results are reversed in the case of a higher normal stress. The effect of water content on the equivalent cohesion is bigger, especially for the sample with a high rock particle content. The friction angle of the specimen with same water content increases with the increasing rock particle content, but when the number of rock particles increases to a certain extent, there is a little effect on the friction angle. However, the friction angle decreases with increasing water content at the same rock particle content. Specimens with the same rock particle content change from dilation to compression with increasing water content. Finally, the continuous stage of the ‘intense jumping’ at different water content has been analysed. The ‘jumping’ phenomenon of samples with low water and rock particle content will first strengthen and then weaken the samples with increasing normal stress.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».