Apparent wave velocity inverse analysis method and its application in dynamic pile testing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study proposes a new non‐destructive testing method (NDT), namely the apparent wave velocity of piles (AWVP) inverse analysis method, to solve the detection problem of the gradually varying cross‐sectional defects (cracks or necking) and the material property defects (concrete disintegration or steel corrosion) of piles. The analytical solution of the AWVP has been derived based on the additional mass model. The rationality and accuracy of the theoretical model have been validated through the comparisons with the experiment results. The variation mechanism of the AWVP due to the presence of soil has been clarified. A parametric study is conducted to investigate the major factors to determine the variation tendency of the AWVP. The optimum working conditions and parameter combinations of the AWVP based NDT method have been recommend. The main conclusions can be drawn as: (1) the variation of the AWVP with respect to frequency can be generally divided into a sensitive zone and a stable zone. (2) The AWVP initially decreases rapidly with the frequency within the sensitive zone, however when the frequency decreases to the stable zone, this decline tendency becomes much smaller. (3) Although the AWVP varies extensively within the frequency sensitive zone, this frequency range can substantially relax the requirements for the parametric accuracy of the pile–soil system.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».