MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231004597 · doi:10.31224/osf.io/a2ufk

Experimental Investigation and Numerical Modeling of Piezoelectric Bender Element Motion and Wave Propagation Analysis in Soils

2021· preprint· en· W4231004597 sur OpenAlexaffabout
Hongwei Liu, Giovanni Cascante, Pooneh Maghoul, Ahmed Shalaby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiezoelectricityLaser Doppler vibrometerAcousticsFinite element methodShear (geology)Shear modulusWave propagationSoil waterMechanicsGeotechnical engineeringShear wavesMaterials scienceGeologyStructural engineeringPhysicsEngineeringOpticsLaserComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bender element (BE) test has been widely used for the characterization of soil specimens to determine the dynamic or low-strain shear modulus. However, the actual behavior of the BE inside the soil specimen still remains unknown. The current ASTM standard does not consider the interference of P waves in BE measurements, which can lead to significant errors in the evaluation of shear wave velocities. In this paper, the BE motion inside different media is numerically studied through a coupled piezoelectric and solid mechanics finite element (FE) model. The numerical results are calibrated and compared with the real motion of the BE monitored using a high-frequency laser vibrometer. The proposed model successfully captured the measured motion of the BE in the air as well as transparent soils.More importantly, the proposed model provided a method for understating the interactions of P waves and S waves in a soil specimen. Simulated signals for an Ottawa sand specimen showed a good agreement with independent results from resonant column tests. The proposed piezoelectric-solid mechanics FE model can be used to study the soil-bender element interaction so that sound recommendations can be given to improve the interpretation of BE tests for different 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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetUltrasonics and Acoustic Wave PropagationTravaux en français237 207