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Enregistrement W4401688154 · doi:10.1520/gtj20230379

Calibration and Validation of S3F Sensor for Measuring Normal and Shear Stresses in Soil

2024· article· en· W4401688154 sur OpenAlexaboutno aff
Hussein Alqrinawi, Hai Lin, Shengli Chen, Nikolay Rogoshchchenkov, Michael Lawrence, Colleen Ryan, Steve Palluconi

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTransportation Consortium of South-Central States
Mots-clésGeotechnical engineeringCalibrationGeologyShear (geology)Soil testSoil waterSoil scienceEnvironmental scienceMathematicsPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Innovative sensors can provide new capabilities to monitor and understand the behavior of soil, rock, and geo-structures and help geotechnical engineers make informed decisions about the construction and maintenance of geo-structures. This study introduced, calibrated, and validated one such sensor, the Surface Stress Sensitive Film (S3F) point sensor, for both normal and shear stress measurements in soil and along the soil–structure interface. The measurements of the S3F sensor rely on the deformation of an elastic film that is monitored by a magnetic floating element embedded in the elastic film and a Hall effect sensor. This sensor provides measurements of the 3-D deformation of the film, which are converted to normal and shear stresses using an a priori calibration. The calibrations of the S3F sensor were performed considering the effect of the loading areas, loading and unloading conditions, and soil particle sizes. Then, the performance of the S3F sensor to measure the normal stresses in soil and shear stresses at the soil–wooden block interface under static tension and pull-out conditions was evaluated. It was found that the normal stress calibration curves depended on the sizes of the loading areas because of the stiff housing boundary effect. However, the shear stress calibration curves were independent of the loading areas. The S3F sensor showed an ability to measure normal stresses in three different types of soils, including two silica sands from Ottawa, Illinois, with particle sizes ranging between sieve No. 20 and 30 (Ottawa 20/30 sand) and sieve No. 50 and 70 (Ottawa 50/70 sand) and finely ground silica silt (Sil-Co-Sil). The S3F sensor also showed an ability to measure the shear stresses at the soil–structure interface, which match well with the theoretical shear stresses. The S3F sensor has potential for stress measurements at the soil–structure interfaces in foundations, tunnels, pipes, and retaining systems.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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