Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  density index
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Aluminum alloys are widely used in the industry thanks to its many advantages such as light weight and high strength. The use of this material in the market is increasing day by day with the developing technology. Due to the high energy inputs in the primary production, the use of secondary ingots by recycling from scrap material are more advantageous. However, the liquid metal quality is quite important in the use of secondary aluminum. It is believed that the quality of recycled aluminum is low, for this purpose, many liquid metal cleaning methods and test methods are used in the industry to assess the melt cleanliness level. In this study, it is aimed to examine the liquid metal quality in castings with varying temperature using K mold. A206 alloy was used, and the test parameters were selected as: (i) at 725 °C, 750 °C and 775 °C casting temperatures, (ii) different hydrogen levels. The hydrogen level was adjusted as low, medium and high with degassing, as_cast, and upgassing of the melt, respectively. The liquid metal quality of the cast samples was examined by the K mold technique. When the results were examined, it was determined that metal K values and the number of inclusions were high at the as-cast and up-gas liquid with increasing casting temperatures. It has been understood that the K mold technique is a practical method for the determination of liquid metal quality, if there is no reduced pressure test machine available at the foundry floor.
EN
The present work aims to propose a new analytical model intended to predict the water retention curves for granular materials based on data from tensiometric tests. Different analytical models have been used for the evaluation of soil water retention curves so far. It should be noted that the proposed model considers only one criterion in the selection of soils. This criterion is the physical property of particle distribution curve that can be used to determine the values of D50 and CU. In this study, the pore-access size distribution is investigated considering the effect of the coefficient of uniformity of sandy soils that were prepared with different density indexes (0.5, 0.7, and 0.9). Moreover, the proposed model equation is based on the physical properties of soil. This equation made it possible to describe the water retention curve and to estimate the pore-access size distribution without performing any experimental tests. The findings allowed asserting that the uniformity of the particle size curves corresponds to a good uniformity of the pore-access size distribution. In addition, it was revealed that the suction increased as the density index went up, which matches well with the experimental data. Moreover, it may clearly be noted that the distinctive retention properties of unsaturated soils can be observed on the above-mentioned curves. Further, it was found that the ratio of the grain size over the pore-access size increased as the uniformity coefficient augmented.
PL
Przedstawiono analizę zmienności stopnia zagęszczenia w profilach aluwiów na przykładzie doliny Sierpienicy. Wykorzystano do tego zbiór danych uzyskanych w trakcie opracowywania warunków geologiczno-inżynierskich doliny Sierpienicy na potrzeby planowania przestrzennego. Analizie poddano wyniki badań sondą dynamiczną lekką (DPL) oraz dane z wierceń i badań laboratoryjnych.
EN
The article contains the analysis of variability of density index in alluvial profiles of Sierpienica Valley (Poland). For this purpose the set of data obtained during geological and engineering characteristics of Sierpienica Valley for spatial management has been used. The analysis comprises the set of results obtained by means of DPL (light dynamic probe) as well as data from boreholes and laboratory tests.
4
Content available remote Neural identification of degree of compaction non-cohesive soils using DPL tests
EN
The Dynamic Probing Light (DPL), called according Polish Standard PN-B-04452 [or Dynamic Cone Penetrometer DCP, called in English literature] is used for quick field tests of the density index Id (or relative density Dr, called in English literature] in soil below the critical depth of 0.6 m. The quality control of embankment compaction is done on the basis of the degree of compaction Is. The exact Is determination is done on the basis of the laboratory and the field tests (Is = Islab). Islab is very laborious and long-lasting, so theoretical dependency Is = f(ID) is used for determining the value Is = Isfield, on the basis of obtained from DPL tests the values of Id = Idfield. Statistical models of linear simple and multiple regression between Islab and IDfield were not satisfactory. To construct better models artificial neural networks were applied. The feed-forward artificial multi-layer perceptron neural network was proposed. The input variables IDfield, Alfa, Wo, Cu) and the neural network architecture 4-9-1 were selected. A neural network with optimal architecture, trained on a sufficiently large data set can successfully predict the degree of compaction of embankment soil.
PL
Lekka sonda dynamiczna DPL służy do szybkiego badania w terenie stopnia zagęszczenia gruntu niespoistego Id poniżej głębokości krytycznej równej 0,6 m p.p.t. W przypadku kontroli jakości zagęszczenia na podstawie wskaźnika zagęszczenia Is, wykorzystuje się zależność pomiędzy lD i Is (zaproponowaną przez Pisarczyka). W celu weryfikacji tej zależności przeprowadzono badania stopnia zagęszczenia za pomocą sondy DPL (który oznaczono jako Islab). Badano wartości wskaźnika zagęszczenia metodą bezpośrednią polowo-laboratoryjną (oznaczone jako Islab) oraz obliczono wartości wskaźnika zagęszczenia według zależności Pisarczyka (oznaczone jako Ispol). Analizy wyników badań przeprowadzono przy założeniu, że wartością wzorcową jest Islab. Statystyczne modele regresji liniowej i wielokrotnej pomiędzy Islab i IDpol okazały się niezadowalające. W związku z tym podjęto próbę wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do budowy modeli o lepszej jakości. Zastosowano jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe. Wybrano zmienne wejściowe (IDpol, Alfa, Wo,Cu), ustalono architekturę sieci neuronowej (4-9-1) oraz stwierdzono, że najlepsze rezultaty uczenia daje metoda Quasi Newtona. Wykazano, że sieć neuronowa o optymalnej architekturze, wytrenowana na dostatecznie dużym zbiorze reprezentatywnych danych może z powodzeniem służyć w praktyce budowlanej do przewidywania wartości wskaźnika zagęszczenia warstw gruntów nasypowych, leżących na głębokości większej niż 0,6 m poniżej poziomu terenu.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.