MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396517043 · doi:10.1139/cgj-2023-0357

Centrifuge modeling of end-bearing slender energy pile performance under temperature cycles

2024· article· en· W4396517043 sur OpenAlexvenueno aff
Long Chen, Yifan Hu, Zi Ye, Yang Zhou, Gangqiang Kong, Yonghui Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugePileGeotechnical engineeringBearing (navigation)GeologyBearing capacityEngineeringStructural engineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slender energy pile shows a buckling deformation behavior under the coupling effect of temperature cycles and external loads, significantly affecting the long-term serviceability and even leading to the buckling failure. To investigate the thermo-mechanical performance of end-bearing slender energy piles under the long-term effect of temperature cycles, a centrifuge modeling experiment was conducted in this work, in which the temperature distribution, displacement, axial force, and bending moment of the energy pile during the long-term temperature cycle were measured. The results unveiled that the axial force of the end-bearing slender pile increases as temperature rises, potentially leading to a displacement neutral point in the lower part of the pile. Meanwhile, there was an embedding effect in the lower part of the slender pile, with a preliminary calculated embedment depth of 36.2 m. Temperature fluctuations can soften the soil at the pile end over time, diminishing the embedding effect on slender piles, and causing a reverse bending point to emerge at a depth of 45.5 m. The appearance of bending moments in the pile signaled the horizontal displacement encountered in the pile service life, warning the bearing capacity loss problem from changes in pile deflection.

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 enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,689

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetIntegrated Energy Systems OptimizationTravaux en français237 207