Use of computer vision to analyze cyclic loads on the Guamo sand
Notice bibliographique
Résumé
Some effects have been evidenced during several earthquakes around the world. For example, the liquefaction phenomenon, and structural collapse, among others. However, granular soil behaviour during this event has not been completely understood; this is proved by the number of investigations in physical models, constitutive models, and laboratory testing proposals about this topic. A question appears at this point: when do the effects take place? To cope with this issue, it is proposed to create an experimental model composed of a Single Degree of Freedom Oscillator (SDOFO) designed to try to assess the liquefaction. Likewise, the device could transmit cyclic loadings to the soil. This SDOFO was an electromechanical oscillator servo-controlled appropriated to manage the frequency of excitation and amplitude of the oscillatory movement. The measurement methodology was based on computer vision using Open CV by Python, which allowed measuring displacements and times of the SDOFO instead of using LVDT sensors located directly at the actuator; thus, computer vision permitted a “free movement” of the actuator similar to the actual behavior of buildings in seismic events. The samples required for this study were the Guamo sand collected in a natural deposit in Colombia (South America) and the Ottawa sand to compare results. A simple criterion was used to try to determine the possible liquefaction onset. It was defined based on the evolution of displacements relying on the number of cyclical loads. According to the results, it was able to define that the relationship between the excitation frequency, the amplitude of the oscillatory movement, and the number of cycles required to reach the possible liquefaction state was inverse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».