Establishment and experiment of a pressure-bearing subsidence model of layered soil in forest region
Notice bibliographique
Résumé
Forest vehicle operation causes different degrees of compaction damage to the soil, which is related to the pressure-bearing characteristics of the soil. However, scholars have not profoundly investigated the pressure-bearing factors of forest soil. In this paper, disturbed brown coniferous forest soil was collected layer by layer, dried, screened, and tested with indoor pressing-plate tests with different pressing-plate shapes and diameters (side lengths). A kind of pressure–subsidence ( P–Z) curve of hard soil, which is different from those of farmland soil and homogeneous remolded soil, was obtained and drawn as the P–Z curve. The results show that in the process of pressure subsidence, the forest soil gradually changed from loose to compact. Furthermore, the change of pressure-bearing subsidence of layered soil from this forest region was characterized first by the rapid increase of soil subsidence with the increase of pressure. Then, the subsidence speed became slower with the increase of pressure; finally, subsidence speed was much less affected by the increase in pressure. According to the pressure-bearing subsidence curve of forest soil, a new subsidence model is put forward in this paper. The new model has a good prediction effect on the subsidence curve of forest soil. This paper aims to provide a theoretical basis for studying soil pressure-bearing characteristics and the development of vehicles in high-passing forest areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».