Notice bibliographique
Résumé
Long-term strategies to improve rail and wheel wear control on Canadian Pacific Railway's 1100km coal route in British Columbia have reduced rail and wheel costs, and helped to increase axleloads (reducing wagon-km costs by 25%) and reduce fuel consumption by 15%. These strategies included: a switch to Japanese 350-390BHN chrome-alloyed hardened steel rail; overcoming a gauge problem by substituting hardwood sleepers with larger baseplates eccentric to the field to resist overturning; by preferential grinding of the field side of the low rail; producing an artificially worn wheel profile with the addition of 1.6mm of metal in the flange foot to improve steering and reduce creepage and wear; the use of frame brace steerable bogies; and frequent reprofiling of rail to ensure good contact stresses. Inspection procedures for the rails to extend rail wear limits are also described. A programme was undertaken to replace cut spikes as a means of fastening rails to sleepers in curves less than 250m radius with a rolled plate held down by five screw spikes with spring washers and Pandrol e-clips. 370BHN low alloy hypereutechtoid rail steels have been installed recently on curves and trials of new rails with an additional 5.6mm vertical wear have been undertaken. Improvements to rail lubrication are also described.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,039 |
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 ».