Research on Application of Multi-Channel Selector in Centrifugal Model Test of Anchoring Slope by Frame Beam
Notice bibliographique
Résumé
An anchoring frame beam is a very common form of support for reinforced slopes, especially in alpine regions. Centrifugal tests have proved to be an intuitive and effective means of investigating the mechanism of action of frame beams. However, the data acquisition system of the geotechnical centrifuge in service has the problem of a small number of acquisition channels. A multi-channel selector based on the existing acquisition system was proposed, designed, processed, and manufactured, and it was debugged, tested, and applied in a no-load centrifugal test, static pressure model test, and centrifugal model test. The results show that the acquisition mode of the multi-channel selector connected with a maximum of 288 sensors has been changed from “one-to-one” to “one-to-many”. Its influence on various sensor signals is negligible. The multi-channel selector can work normally, which communicates and feeds back with the remote controller in the 1–120 g no-load centrifugal test. In the static load model test, 162 sensor signals were well collected through it. And only 51 channels were used to effectively obtain the signals of 187 sensors in a 70 g centrifugal model test of an anchoring slope with a frame beam. The multi-channel selector can be successfully applied in different use environments, saving time and reducing the cost of obtaining a single set of data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».