Study on Influence of Seasonal Freeze-thaw Environment on Crack Evolution of Expansive Soil in Subgrade Based on Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In the cold seasonal frozen soil area, expansive soil is in the environment of alternating wet and dry and freezing and thawing cycle for a long time, so it is easy to form cracks, which greatly impacts its strength, permeability and deformation characteristics. Usually, the frost heave deformation of subgrade is unevenly distributed along the length of the road, so the smoothness of the road surface is poor, the flexible road surface is prone to bulge and crack, and the rigid road surface is prone to break, which affects the normal use of the road. In view of this situation, this paper discusses the influence of seasonal freeze-thaw environment on crack evolution of subgrade expansive soil based on GA(genetic algorithm). By studying the crack volume fraction distribution under wet-dry and wet-dry freeze-thaw coupling cycles, it is found that the crack volume fraction of the sample under the first coupling cycle is 6.09%, and it gradually stabilizes to 10.6% after the 15th cycle, which is about 1.24 times that of the wet-dry cycle. It can be seen that GA can effectively improve the crack evolution of subgrade expansive soil caused by seasonal freezing and thawing environment. Based on the different frost heaving rates of fill in seasonal frozen soil area of GA, this paper analyzes the distribution and evolution of subgrade deformation and stress during freeze-thaw cycle, and further discusses its influencing factors, revealing the occurrence mechanism of subgrade diseases in depth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».