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Enregistrement W4412437275 · doi:10.1139/cgj-2024-0160

Experimental study on the resilient behavior of unbound granular materials and the evaluation of prediction model

2025· article· en· W4412437275 sur OpenAlexvenueno aff
Chuan Gu, Hu Wei, Yongwei Chen, Zhigang Cao, Junhao Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeotechnical engineeringGranular materialForensic engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resilient modulus ( Mr) serves as a key indicator for evaluating the stiffness of road subgrade and pavement base/subbase layers under long-term traffic loading. Although there have been many laboratory studies on the resilient behavior of road unbound granular materials (UGMs), and many models to predict Mr have been proposed; however, the relative roles of various factors on Mr and its prediction model are not clearly clarified. This study conducted a series of cyclic tests on UGMs based on a large-scale triaxial apparatus, in which various factors including the fines content, moisture content and oversized soil particle, confining pressure and initial deviatoric stress, amplitude, frequency, and waveform of cyclic stress were involved. Test results show that the effects of fines content and oversized soil particle on the resilient modulus are limited. The initial stresses are the primary factors influencing the resilient behavior, and the impact of initial deviatoric stress on Mr is much smaller compared to confining pressure. Both the amplitude and frequency of cyclic stress have significant effects on Mr, while the influence of loading waveform is relatively small. The prediction model of Mr recommended by JTG D50-2017 is employed to fit the test results, and it is found that the loading frequency is the predominant factor influencing the regression coefficients, the initial deviatoric stress, and loading waveform are moderate factors, while the fines content and oversized soil particle are minor factors. A model involving the factor of loading frequency is proposed based on the model recommended by JTG D50-2017, and its accuracy and application upon various factors are evaluated. Based on the test results, some advice is given for the application of UGMs on road subgrade and pavement base/subbase.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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
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Résumé présentoui

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