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Enregistrement W3162701477 · doi:10.1061/9780784483374.015

Assessment of the Geomechanical Properties of Lunar Simulant Soils

2021· article· en· W3162701477 sur OpenAlexaffabout
Tim Newson, A. Ahmed, Deep C. Joshi, xinmei zhang, G. R. Osinski

Notice bibliographique

RevueEarth and Space 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterGeologyLunar soilAstrobiologyGeotechnical engineeringEnvironmental scienceEarth scienceSoil scienceMineralogyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewed recent interest in exploration of the Moon has spawned several planned missions by a range of space agencies, including the U.S., Russia, China, Japan, the EU, and Canada. The development of unmanned rover space missions that can successfully explore the lunar surface requires suitable regolith simulants that accurately represent the soils that exist on the Moon’s surface, to enable scientific studies to be performed in terrestrial laboratories. A number of state-of-the-art simulants are now available for this purpose (e.g., CAS-1, JSC-1, OB-1, EAC-1, FJS-1, etc.), which have been matched to different applications on the basis of composition, specific gravity, particle size and shape, and other aspects. Early simulants utilized finely crushed or sorted granular basalts with slight surface weathering, but newer variants have employed more sophisticated compositions to better reproduce the surface chemistry and electrostatic behavior. What is currently absent from the literature are rigorous studies of the geomechanical properties of many of these materials. The main objective of this work was to provide high-quality data to better characterize the geomechanical performance of different simulants in states similar to those on the Moon. The results of basic characterization and mechanical property tests indicate that the simulants have similar mechanical responses to angular and rough soils found elsewhere in the geotechnical testing literature and have similar behaviour compared to the two well-known geotechnical benchmark soils.

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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,225

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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