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Enregistrement W4388627663 · doi:10.11159/ijci.2023.009

Optimising Design of Lime Stabilised Temporary Working Platforms

2023· article· en· W4388627663 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra Misiarz, Paul Beetham

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Civil Infrastructure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimeComputer scienceMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working platforms are temporary geotechnical structures that provide stability to heavy plant on construction sites.Traditionally made from granular unbound material of sufficient thickness, platforms are implemented where the natural ground is not strong enough to support imposed loads.To reduce the depth of minimum required fill, hydraulically bound materials (HBM) can be used.However, there is no design guidance on HBM working platforms as any available methods were developed for purely granular material.This paper considers the case of HBM platforms of varied thicknesses made from lime treated Mercia Mudstone (MMG).The platforms were designed under the industry approved methods and the outputs were analysed using Discontinuity Layout Optimization software.The analysis included comparison between the bearing capacity of granular platforms and HBM of different strength parameters.Results showed that the industry design methods are heavily reliant on the frictional angle of platform material, and they could not properly account for strength of HBM which mobilise substantial strength through cohesion.Although the granular platform design obtained through these methods aligned well with the DLO analysis, they were found to underestimate bearing capacity of HBM platforms when compared to the software.Further DLO analysis showed that the granular platforms had much lower bearing capacity than that of HBM.In the scenarios considered, even adding 0.75% of lime had the potential to decrease the required platform depth to 0.1m (although such a large reduction is not recommended with the design guidance limit advised as 0.3m), compared to 0.7m which would be required if a granular platform was used.It is concluded that future work into the subject with the use of additional analytical software method, while considering the strength of the subgrade as another variable, would give stronger understanding of how HBM platforms could be designed to the greatest benefit.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,437

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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