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Enregistrement W3176592666 · doi:10.1080/17486025.2021.1940314

Constitutive Model for Fibre Reinforced Cemented Silty Sand

2021· article· en· W3176592666 sur OpenAlexaff
Muhammad Safdar, Tim Newson, Faheem Shah

Notice bibliographique

RevueGeomechanics and Geoengineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGeotechnical engineeringConstitutive equationCementComposite materialSiltStress (linguistics)Parametric statisticsStress–strain curveStructural engineeringGeologyFinite element methodDeformation (meteorology)EngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a modified version of Severn–Trent constitutive model was used to simulate the mechanical behaviour of composite materials under drained and undrained triaxial compression loading conditions. Two additional parameters obtained from the laboratory tests were added to the standard Severn–Trent model to simulate the stress-strain behaviour of cement and fibre-reinforced Toyoura silty sand. The model parameters were derived based on the experimental results performed, parametric study, trial and error and by comparison with previous research studies. The comparisons covered ranges of material from 0% to 3% fibre, 0% to 3% cement, 20% to 60% relative densities, and silt contents of up to 75%. The experimental results and model simulations were compared in terms of deviatoric stress versus axial strain, volumetric strain versus axial strain, and stress path behaviour. A close agreement of model simulations with the experimental results is observed for many of the tests performed on pure Toyoura sand, cemented, fibre, and fibre-reinforced cemented Toyoura silty sand. The extracted parameters are used to predict the response of those experiments until a reasonable (e.g. ± 5–10% peak strength) comparison is obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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