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Enregistrement W3099891387 · doi:10.18280/acsm.440510

Influence of Meso-Structure Parameters on Wave Propagation in Soil-Rock Mixture

2020· article· en· W3099891387 sur OpenAlexvenueno aff
Fei Zhang, Kui Wang, Yaru Dang, Guoyin Wu

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChongqing Research Program of Basic Research and Frontier Technology
Mots-clésAmplitudeDiscrete element methodCompactionMineralogyGeologyPorosityParticle sizeBlock (permutation group theory)Geotechnical engineeringMechanicsSoil scienceMaterials scienceOpticsGeometryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The macro mechanical properties of soil-rock mixture are closely related to the meso-structure features of block stones, namely, content, size, and shape. To promote the engineering application of soil-rock mixture, it is important to explore the meso-structure of the mixture, and evaluate its constitutive properties. The previous studies have shown that the wave propagation in the mixture is highly sensitive to the rock content and compaction. To clarify the meso-structure features of soil-rock mixture, this paper establishes a discrete element model of the mixture based on Particle Flow Code (PFC), investigates the wave propagation features in the model with different meso-structure parameters, and analyzes how the meso-structure parameters affect the wave propagation. The results show that: With the growing rock content, the first wave amplitude increased, while the take-off time shortened; With the growing feature size of block stone, the first wave amplitude gradually decreased, while the take-off time gradually lengthened; The soil-rock mixture containing spherical block stones had the highest first wave amplitude and shortest take-off time, while the mixture containing rectangular block stones had the lowest first wave amplitude and longest take-off time. With the growing rock content, the maximum amplitude, dominant frequency, and spectral area all exhibited an increasing trend; With the growing feature size of block stone, the maximum amplitude, dominant frequency, and spectral area all exhibited a decreasing trend.

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 enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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