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Enregistrement W4392138266 · doi:10.1061/jmcee7.mteng-16691

Evaluating Subgrade Compaction for Different Soils Using Nondestructive Lightweight Deflectometer

2024· article· en· W4392138266 sur OpenAlexaff
Hailin Wang, Jinsong Qian, Yang Liu, Junlin Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials in Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompactionSubgradeGeotechnical engineeringSoil waterSoil compactionNondestructive testingGeologyEnvironmental scienceMaterials scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insufficient compaction of the subgrade can result in nonuniform deformation, leading to severe subgrade distress. To address this issue and find a new method for rapid detection and evaluation of subgrade compaction, we used the lightweight deflectometer (LWD) to analyze the dynamic deformation modulus (Evd) of subgrades filled with four types of soils—silt (ML), well-graded gravel (GW), lean clay (CL), and poorly graded sand (SP)—in different regions of Gansu province, China. Concurrently, we measured the degree of compaction (Doc) using the sand replacement method (SRM) to establish its correlation with dynamic deformation modulus (Evd). A strong correlation between the degree of compaction and dynamic deformation modulus was established for soils ML, GW, CL, and SP, and suitable formulas were selected based on curve variations. The developed formulas enabled back-calculation of the dynamic deformation modulus requirements corresponding to different degrees of compaction ranging from 90 to 100, facilitating direct queries and quick field checks. Results demonstrated that the LWD, as a reliable rapid detection method, effectively controlled subgrade compaction quality in field construction. Moreover, it extended the testing area and increased measurement frequency, thus providing a practical means for quickly evaluating the qualification rate and uniformity of subgrade compaction.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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