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Enregistrement W4285803968 · doi:10.3390/s22145330

Torsional Low-Strain Test for Nondestructive Integrity Examination of Existing High-Pile Foundation

2022· article· en· W4285803968 sur OpenAlexaff
Yunpeng Zhang, M. Hesham El Naggar, Wenbing Wu, Zongqin Wang

Notice bibliographique

RevueSensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina University of GeosciencesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPileFoundation (evidence)Structural engineeringNondestructive testingSuperstructureEngineeringFinite element methodHead (geology)Structural integrityGeotechnical engineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-strain tests are widely utilized as a nondestructive approach to assess the integrity of newly piled foundations. So far, the examination of existing pile foundations is becoming an indispensable protocol for pile recycling or post-disaster safety assessment. However, the present low-strain test is not capable of testing existing pile foundations. In this paper, the torsional low-strain test (TLST) is proposed to overcome this drawback. Both the upward and downward waves are considered in the TLST wave propagation model established in this paper so that a firm theoretical basis is grounded for the test signal interpretations. A concise semi-analytical solution is derived and its rationality is verified by comparisons with the existing solutions for newly piled foundations and the finite element results. The main conclusions of this study can be drawn as follows: (1). by placing the sensors where the incident wave is applied, the number of reflected signals can be minimized; (2). the defects can be more evidently identified if the incident wave/sensors are input/installed close to the superstructure/pile head.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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