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Enregistrement W4387968642 · doi:10.1139/cgj-2022-0623

Installation and capacity performance of multi-line dynamically installed anchors

2023· article· en· W4387968642 sur OpenAlexvenueno aff
Jun Liu, Yunfei Li, Xinshuai Guo, Congcong Han

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalian Science and Technology Innovation FundFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBooster (rocketry)Structural engineeringEngineeringFinite element methodBearing capacityLine (geometry)Marine engineeringGeotechnical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multi-line anchor achieves the “anchor sharing” goal by allowing multiple floating devices to be moored, such that the total number of anchors in a floating device array can be reduced significantly. This study proposes a dynamically installed anchor with the potential of resisting uplift loading from varied directions. The multi-line anchor is dynamically installed with the aid of a booster. The installation performance of the hybrid anchor (i.e., multi-line anchor + booster) is first examined by field tests. Then, finite-element analyses are performed to investigate the uplift capacity of the anchor under V-H-M-T combined loading conditions. Based on the numerical results, yield envelopes are established for assessing the ultimate bearing capacity of the anchor. Additionally, model tests are conducted to quantitatively study the installation and setup effects on the uplift capacity of the anchor, indicating that the vertical and torque capacities are sensitive to the installation effect. Finally, a design framework is proposed to assess the stability of the multi-line anchor under combined loading conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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