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Enregistrement W4282040621 · doi:10.1002/nag.3389

Three‐dimensional wave propagation in a solid pile during torsional low strain integrity test

2022· article· en· W4282040621 sur OpenAlexaff
Yunpeng Zhang, Zongqin Wang, M. Hesham El Naggar, Wenbing Wu, Lixing Wang, Guosheng Jiang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileTransverse planeStructural engineeringEnhanced Data Rates for GSM EvolutionTransverse waveInterference (communication)EngineeringGeotechnical engineeringWave propagationMechanicsAcousticsPhysicsOpticsElectrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The torsional low strain integrity test (TLSIT) is now regarded as the most potent alternative to the longitudinal wave test for the existing pile evaluation. However, the lack of the 3D wave theory for the TLSITs greatly hinders the application of this method. This paper establishes a coupled 3D soil‐pile model based on the continuum theory. A corresponding analytical solution of the dynamic pile response is derived and subsequently verified through the comparisons against the 1D wave theory and the Finite Difference Method. The proposed model exhibits the transverse wave interferences and finds: (1) The transverse wave interference that occurred during the TLSITs can be seen gradually alleviated from the pile center to the pile edge. (2) The larger the pile dimensions are, the greater the transverse wave interference would be.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · 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.

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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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