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Enregistrement W350064760 · doi:10.3233/978-1-60750-031-5-498

Speckle photography for measuring 3-D deformation inside a transparent soil model

2009· book-chapter· en· W350064760 sur OpenAlexaff
Jinyuan Liu, Magued Iskander

Notice bibliographique

RevueIOS Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeckle patternDeformation (meteorology)PhotographyRemote sensingGeologyOpticsMaterials scienceArtPhysicsVisual artsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the needs for non-intrusively measuring 3-D internal soil deformation for various geotechnical engineering problems. In this study transparent soils are used to model a soil profile of sand overlying soft clay. Transparent soils are made of either transparent amorphous silica gels or powders with a pore fluid having the same refractive index. Conventional geotechnical tests showed that transparent soil exhibited macro-geotechnical properties similar to those of natural soils. A comparison study also showed that transparent soils can be used to simulate natural soil in model tests. An optical system consisting of a laser light, a CCD camera, a frame grabber, and a computer was developed to optically slice the transparent soil model. A distinctive laser speckle pattern is generated by the interaction between laser light and transparent soil. Speckle photography was used to calculate the 2-D displacement field by cross-correlating two consecutive images captured during footing settlement. A 3-D displacement field under a model footing was obtained in Matlab®by combining multiple slices of 2-D displacement fields. Test results showed that the developed optical system and transparent soil are suitable for studying 3-D soil-structural interaction problems

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,120 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2009
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