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Record W6980850762

Creep and plasticity parameter determination of sand-TDA mixtures for the purpose of constitutive modeling

2023· other· fr· W6980850762 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicClay minerals and soil interactions
Canadian institutionsnot available
FundersFederal Highway AdministrationTexas Tech UniversityUniversité LavalNew York State Department of TransportationU.S. Department of Transportation
KeywordsPilotageSugar industryPlasticity theoryPlasticity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'objectif de cette étude est le développement d'une base de connaissances pour la conversion d'un déchet problématique en matériau de construction pour des projets de génie civil. Le phénomène de mécanisation des sociétés, la croissance rapide de la population, ainsi que le développement du réseau de transport terrestre par la construction des nouvelles routes et autoroutes ont entraîné une croissance sans cesse de l'industrie automobile à travers le monde et par conséquent l'accumulation de gros volumes de pneus usés. Chaque année, les Américains et les Canadiens éliminent en moyenne environ 300 millions de pneus (respectivement 250 et 30 millions de pneus), ce qui a accru les préoccupations environnementales liées à l'élimination de ces déchets non biodégradables et polluants. Par conséquent, la gestion des déchets de pneus nécessite des méthodes innovantes et efficaces d'élimination et de réutilisation des pneus. Un pneu est généralement composé de trois composants principaux, notamment le caoutchouc, le métal et le tissu. Le cycle de vie des pneus est généralement composé de cinq étapes principales : extraction, production, consommation, collecte des pneus usagés et enfin la gestion des déchets qui comprend les sites enfouissement et la récupération. Grâce à l'un des processus de récupération, les pneus usagés sont découpés en différentes formes et tailles appelées agrégats dérivés de pneus (ADP). Actuellement, des efforts considérables sont en cours au niveau mondial pour recycler les pneus usagés sous forme d'agrégats dérivés de pneus (ADP) à des fins d'ingénierie civile et géotechnique différentes. En tant que géo-matériau, les formes déchiquetées et granulées des pneus usés sont généralement mélangées avec du sable et / ou du limon pour former ce que l'on appelle communément des mélanges sol-ADP. En raison de leur faible poids, de leur bon drainage, de leurs propriétés d'isolation thermique satisfaisantes, de leur atténuation des vibrations, etc., les géo-matériaux d'ingénierie contenant du ADP sont devenus intéressants pour les ingénieurs concepteurs. Cependant, en raison de leur faible module d'élasticité, les mélanges ADP-sol présentent une compressibilité significative par rapport à celle des sols conventionnels. Spécifiquement, la compressibilité excessive des mélanges sol-ADP, qui est composé à la fois de la partie immédiate et celle dépendante du temps est extrêmement difficile à cerner dans les applications où de lourdes charges sus-jacentes sont appliquées. Afin de maximiser leur fiabilité et de minimiser la possibilité de ruptures, il est nécessaire d'avoir une compréhension précise du comportement mécanique (par exemple, élastique, plastique et fluage) des mélanges sol-ADP lorsqu'ils sont soumis à une charge. La présente étude comprend deux phases. Les phases consistent en un programme expérimental qui a été mené pour déterminer les paramètres essentiels d'élasticité, de plasticité et de fluage des mélanges granulés ADP-sable. Des simulations MEF ont ensuite été réalisées aux fins de la validation des résultats des essais. Les valeurs des paramètres obtenus grâce aux observations expérimentales ont été utilisées dans le développement de modèles de comportement qui sont proposés pour les comportements de fluage et de déformation plastique des mélanges sable-ADP. En ce qui concerne le fluage, les résultats indiquent une phase de fluage primaire qui est rapidement passée à une phase de fluage stationnaire secondaire, n'atteignant jamais la phase tertiaire. Il a également été observé que l'ampleur de la déformation de fluage est fortement affectée par la teneur en fraction volumique de l’ADP et la charge appliquée. Cette observation a conduit à l'adoption de la loi Norton-Bailey comme modèle constitutif possible du fluage des mélanges ADP-sable. En outre, un modèle complet de comportement sol-ADP doit également englober la plasticité. Ceci a été réalisé grâce au développement d'un modèle d'état critique, basé sur les paramètres de plasticité obtenus expérimentalement des tests triaxiaux. Les courbes de contrainte déviatorique en fonction de la déformation axiale obtenues avec le modèle d'état critique ont capturé la réponse élastoplastique non linéaire obtenue dans les essais. Les résultats ont indiqué que le niveau de résistance au cisaillement dépend fortement de l'angle de frottement à l'état critique qui à son tour dépend de la teneur en ADP. Pour les mélanges ADP-sable utilisés dans cette étude, l'effet de la teneur en ADP démontre un renforcement de la matrice de sable. Cependant, ce renforcement diminue à mesure que la teneur en ADP augmente.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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