論文の概要: A Large Open Multi-Energy Corpus of Soil Compaction Tests, with Machine-Learning Baselines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03337v1
- Date: Thu, 03 Sep 2026 03:53:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:38.905668
- Title: A Large Open Multi-Energy Corpus of Soil Compaction Tests, with Machine-Learning Baselines
- Title（参考訳）: 機械学習ベースラインを有する土壌圧縮試験用大規模オープン多エネルギーコーパス
- Abstract要約: このコーパスには、6つの公的なソースから2,854個の実験室の圧縮試験がある。
すべてのレコードはProctorメソッドのソース名に監査され、エネルギーは推論されない。
コーパス上の最適な飽和度は11%の変動係数で0.815である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4851820343103035
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Every engineered fill is specified by a maximum dry density and an optimum moisture content. Each determination needs a full Proctor test. Published correlations rest on one to four hundred specimens, usually from one laboratory at one compactive energy, and are seldom released. This paper releases a corpus without those limits. It holds 2,854 laboratory compaction tests from six public sources, across 162 provenance groups and four Proctor energy levels, with fines from 1.5 to 100%. Every record is audited to the Proctor method its source names, and no energy is inferred. Screening on the zero-air-voids condition removed 11.8% of harmonised records, and 5.7% of those with a measured specific gravity. A material share of published compaction data is physically impossible. The optimum degree of saturation over the corpus is 0.815 at a coefficient of variation of 11%. That is a baseline, not a constant. Both parameters are then estimated from one classification suite and the compaction standard. A tabular foundation model reaches R2 0.824 for density and 0.784 for water content under random folds. It reaches 0.727 and 0.696 with folds drawn around provenance, and 0.520 and 0.614 with a whole source held out. Compactive energy is negligible marginally yet decisive conditionally. Density on the 66 modified-Proctor records is predicted at R2 0.740 with it and -0.651 without. Symbolic regression yields closed forms coupled through a phase relation. No predicted pair can then exceed the zero-air-voids line. The predictions are for screening, not acceptance.
- Abstract（参考訳）: 全ての加工された充填物は、最大乾燥密度と最適水分量で特定される。
各決定には完全な Proctor テストが必要です。
公表された相関関係は、1から400個の標本(通常は1つのコンパクトエネルギーで1つの実験室から)に残っており、ほとんど放出されない。
本稿では,その制限なくコーパスを発売する。
公的な6つの源からの2,854個の実験室圧縮試験があり、162個の前駆体グループと4つのプロクターエネルギーレベルにまたがっており、罰金は1.5から100%である。
すべてのレコードはProctorメソッドのソース名に監査され、エネルギーは推論されない。
ゼロエアボイド状態のスクリーニングでは、調和した記録の11.8%、測定された比重の5.7%が除去された。
公表された圧縮データの材料共有は物理的に不可能である。
コーパス上の最適な飽和度は11%の変動係数で0.815である。
それは基準線であり、定数ではない。
両方のパラメータは、ある分類スイートとコンパクト化標準から推定される。
表層基礎モデルは密度はR2 0.824、水は0.784に達する。
約0.727と0.696に到達し、折りたたみ線を描き、0.520と0.614に全ソースが保持されている。
コンパクトエネルギーは極端に無視できるが決定的な条件付きである。
66個の修正プロクターレコードの密度は R2 0.740 で、-0.651 で予測される。
シンボリック回帰は位相関係によって結合された閉じた形式を生成する。
予想されるペアは、ゼロ・エア・ボイド線を超えることはできない。
予測はスクリーニングのためではなく、受け入れのためである。
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