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Enregistrement W4406548897 · doi:10.1139/cgj-2024-0324

Upward migration of soil particles induced by the sloshing of slurries under cyclic load: experiments and theoretical explanation

2025· article· en· W4406548897 sur OpenAlexvenueno aff
Sheng Zhang, Junhui Zhang, Xuzhen He, Jianlong Zheng, Daichao Sheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation for Young Scientists of Shanxi ProvinceNatural Science Foundation of Hunan Province
Mots-clésSlosh dynamicsGeotechnical engineeringSlurryGeologyEnvironmental scienceEngineeringStructural engineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internal stability of subgrade soil under dynamic train loads plays an essential role in the serviceability of rail embankments. “Mud pumping”, the upward migration of fine particles and water from the subgrade, has been observed more often due to the increase of axle load and train speed. This paper presents a series of laboratory experiments to simulate mud pumping in rail embankments and provides a theoretical explanation. The test results show that the sloshing of slurries within a layered gravel-silt column under dynamic load causes the oscillation of excess pore pressure. The increase of turbidity will increase the sloshing damping of the slurry, thus causing the oscillation amplitude of excess pore pressure to decrease. A theory is proposed based on the dynamics of liquid sloshing, which confirms that the pressure gradient caused by slurry sloshing changes the seepage velocity in the subgrade soil, thereby providing the necessary hydrodynamic force for detachment and migration of fine particles. The relationship between the pressure gradient and loading frequency is acquired in numerical models and experiments. The engineering implications of this theoretical explanation are also discussed in the context of designing reasonable train speed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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