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Enregistrement W4225133308 · doi:10.11159/icgre22.231

Differential Settlement and Dynamic Load Effects across Lime Treated Rail Transition Zones

2022· article· en· W4225133308 sur OpenAlexvenueno aff
Jake Davies, Paul Beetham, Koohyar Faizi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)Differential (mechanical device)Transition (genetics)LimeComputer scienceMaterials scienceEngineeringChemistryMetallurgyAerospace engineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Railway transitions from cut to fill are locations across which significant differential settlements may develop. Compounded by similar abrupt changes to subgrade stiffness, accelerated track movement during high speed (HS) train passage may cause tracksubstructure deterioration and instability. This paper considers a foreseeable scenario in UK rail engineering with transition from unweathered Mercia Mudstone (MMG) to MMG cohesive fill. Separate analysis of (1) differential settlement using one-dimensional oedometer consolidation methods and (2) track bed movements using a three-dimensional Finite Element Analysis (FEA) with moving load were undertaken. This included comparison of untreated and lime treated embankment fill material with parameters for each taken from laboratory and field test data. Results showed a difference in settlement of 26.6mm across the modelled cut to 8metre fill transition giving differential settlement for untreated fill that was too high to meet literature criteria of <20mm over 20m. However, 1.5% lime treatment of the fill causes significant reduction to both consolidation settlement and track movement under dynamic loading to meet the serviceability criteria. Consideration of the full settlement profile across the transition has identified that the Rate of Change (ROC) of settlement is maximum at the start of the fill zone and the ROC in settlement could be a more relevant measure of what a moving train would experience with a sudden unloading/loading action. It is concluded that future work including a coupled FEA analysis, including consolidation and then subsequent stages modelling the resulting amplification of moving loads across the settled profile would give stronger understanding of how differential settlement causes rail level movement from HS traffic. This would help confirm how best to apply differential settlement criteria in geotechnical design of transitions and whether ROC in settlement (e.g. 1mm per 1m) is more informative than a settlement range across a longer fixed distance.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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