Subsurface exploration using MASW technique—an inversion combining predominant mode with genetic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The genetic algorithm (GA) has been employed to perform the inversion considering the predominant modal curve in the dispersion image using the multichannel analysis of surface wave (MASW) technique. Using the stiffness matrix method (SMM) for a given layered medium, the predominant modal curve was generated by imposing the criterion of the maximum vertical displacement at the free surface. The current study involves the MASW-based (i) synthetic experiments on four different geologic profiles using the finite elements (FEs) analysis, and (ii) in situ tests on five different sites. From the FE-based MASW dispersion images, it is revealed that the modal plot in the dispersion image matches closely with the corresponding theoretically generated predominant modal curve which is obtained using the SMM. For the experimental data, the inverted geological profiles, derived from the observed predominant dispersion plot and with the usage of the SMM, were subsequently used for performing the wave propagation simulation using the FE analysis. The simulated dispersion images using the FE analysis showed a great match with the corresponding observed experimental images. It is found that the current predominant mode-based GA inversion approach is more accurate as compared to the fundamental/multiple modes based inversion method.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».