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Enregistrement W4382516664 · doi:10.4203/ccc.1.3.8

Laboratory investigation of the effect of rubber coating on stone ballast life

2023· article· en· W4382516664 sur OpenAlexaboutno aff
Morteza Esmaeili, Parvaneh Namaei

Notice bibliographique

RevueCivil-comp conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallastCoatingNatural rubberMaterials scienceForensic engineeringEngineeringComposite materialElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

So far, many studies have been conducted to improve the degradation behavior of ballasted tracks by using waste tires mixed with ballast.However, coating stone ballast materials with rubber particles, which has been proposed in recent years, has received less attention in the literature.In this paper, a laboratory investigation on the effect of rubber coating on ballast life was carried out.For this purpose, the optimal coating method with a focus on selecting the appropriate percentage of rubber particles mixed with adhesive was presented in the first stage.Then, by applying the selected coating, its effect on the abrasive behavior of ballast taken from a quarry in Tehran city was investigated through Los Angeles and Micro-Deval tests.In the next step, breakage and settlement of the ballast with and without rubber coating were evaluated by performing ballast box test by applying 100,000 loading cycles with an amplitude of 15 kN and frequency of 3 Hz.The results confirm that the application of rubber coating has led to a reduction in the Los Angeles and Micro-Deval coefficients by 66.15% and 93.18%, respectively, and increasing settlement and decreasing breakage under cyclic loading by 24.17% and 88.32%, respectively.In general, according to the Canadian Pacific Rail Code, the use of this technology can enhance the average ballast life by almost 91%.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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