Study on compaction characteristics of soft and hard red-bed rock fillers and energy dissipation model of particle crushing
Notice bibliographique
Résumé
To explore the compaction characteristics of soft (mudstone) and hard (sandstone) red-bed rock fillers (SHRRF) and the energy dissipation mechanism of particle crushing, this study considered factors such as the soft and hard rock mixed ratio, fractal dimension, maximum particle size, compaction thickness, and compaction work. Through indoor compaction and screening tests, the influence of various factors on the dry density of fillers and the degree of particle crushing was systematically analyzed, and a particle-crushing energy dissipation model was developed, established on the principle of energy conservation and incorporating fracture mechanics concepts to describe the transformation of compaction energy into new surface energy and related energy losses. The research results show that the fractal dimension can define the good gradation of fillers in the range of 1.895-2.635. Importantly, when the maximum particle size does not exceed 40 mm, the upper limit of the fractal dimension should be adjusted to 2.624, which provides a more accurate guideline for gradation control in engineering practice. The increase in hard rock content can increase the maximum dry density of fillers and optimize compaction performance; the increase in fractal dimension helps to optimize the particle gradation of fillers, make the fillers more compact, increase the maximum dry density, and slightly increase the optimal moisture content. Fillers with smaller maximum particle sizes can obtain higher dry density and optimal moisture content under the same compaction conditions, while fillers with larger particle sizes have lower density and are suitable for lower optimal moisture content. Appropriately increasing the number of compaction layers and the number of compaction times per layer can improve the overall density, but the effect weakens after exceeding a certain number of compaction times. The particle crushing rate is inversely proportional to the hard rock content and increases exponentially with the maximum particle size. When the maximum particle size exceeds 40 mm, the crushing rate increases significantly. It is recommended that the maximum particle size be controlled within 40 mm. Energy dissipation analysis shows that the added surface energy increases nonlinearly with the number of compaction times and tends to be stable after 90 times, which is consistent with the trend of particle crushing rate and maximum dry density; the energy utilization rate decays exponentially with the number of compaction times, which is mainly affected by the increased difficulty of particle crushing and the fine particle encapsulation effect. The research results can provide a scientific basis for the rational selection and engineering application of SHRRF.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».