Notice bibliographique
Résumé
Wood is one of the earliest materials that has been used for making railway sleepers.The sensitivity of wood to atmosphere and fire and consequently their early destruction lead to the application of novel materials such as concrete to cover the deficiencies of wood.Although concrete solely does not have high tensile strength and after a while, with the existence of microcracks, it would be destroyed.In addition, Thus, wherever rapid vibration damping is required, additives should be applied or the sleepers' material must be changed.In this study, by application of fuzzy algorithm and membership functions, the most suitable material for construction of sleepers based on absorbing energy is investigated.The aforementioned approach requires preparing a list of candidate materials.For instance, if the selected material is reinforced concrete with basalt fibers, the best proportion of concrete and fibers should be calculated.The applied equations are Euler equations for two fixed-end beam and American standard is used for changing load.Moreover, in order to represent the selected material and detailed examination, appropriate finite element software is applied.The final choices for the materials of sleepers are reached by the combination of the software results.In addition, the study of the displacement and stress in reinforced sleeper based on the selected material is done and due to negligible displacement and positioning of the stress in compressive direction, the weak point of concrete in tensile load capacity is covered and the capacity of vibrating load in the proposed model is enhanced.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,940 | 0,924 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».