Effect of sub-freezing temperatures on ballast strength: A laboratory study
Notice bibliographique
Résumé
Ice formation within the ballast layer of railroad track is common in regions that experience consistent temperatures below the freezing point of water. Freely draining ballast cannot retain as much moisture as saturated fouled ballast, which may develop ice-bonded particles depending on the nature of fouling material and moisture present. This paper quantifies and compares the effect of sub-freezing [-17 ± 5°C (0 ± 10°F)] temperatures on ballast strength to non-frozen [21 ± 5°C (70 ± 10°F)] conditions. Ballast specimens were tested in a large-scale direct shear apparatus at gravimetric moisture contents, ranging from 0 % to 12 % of the dry weight of fine material [smaller than 9.5 mm (3/8-in.)], and fouling index (FI) levels ranging from 0 to 40. In non-frozen conditions, addition of moisture and fouling typically reduces the shear strength of ballast, whereas the presence of fouling and absence of moisture typically increases the strength. In a frozen condition, however, the presence of moisture and fouling increased the strength of the ballast due to ice-bonding within the ballast matrix. An increased moisture content yielded higher strengths of moderately and heavily fouled specimens in a nonlinear fashion. Non-fouled samples reduced strength due to less ice-bonding. Interestingly, higher fouling levels nonuniformly changed the strength of the ballast depending upon whether mechanical friction and aggregate interlock or ice-bonding of fine material generated higher strength. Ballast resistance is a key parameter for quantifying the stress state present within the rail, thus requiring accurate assessment of ballast strength in a multitude of environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».