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Enregistrement W1804997377 · doi:10.1520/stp14358s

Determination of Effective Stresses and the Compressibility of Soil Using Different Codes of Practice and Soil Models in Finite Element Codes

2000· book-chapter· en· W1804997377 sur OpenAlexaff
PJ Blommaart, Peter The, J Heemstra, R J Termaat

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressibilityFinite element methodGeotechnical engineeringStructural engineeringGeologyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creep or secondary compression plays an important role in the deformation behavior of soft soils like peat and organic clay. For the determination of long term settlements several methods have been proposed and implemented in codes for the engineering practice. However, some of the methods used have been developed empirically. In this paper the effective stresses and the compressibility of soils are addressed for some practical cases using the methods mentioned and soil models in finite element codes. The conceptual differences in methods and calculation results are compared. A stress-strain-creep strain rate model is proposed (Plaxis Soft Soil Creep model) in which strain rates are coupled with stresses and strains. The proposed material creep model is based on the modified Cam-clay model, which has been extended with a viscoplastic formulation using a single creep parameter μ*. The compressibility parameters κ*, λ* and μ* used within the model can be determined by standard one-dimensional consolidation tests. Applying the different methods, the calculated settlements show differences in the ratio between the primary and secondary compression as well as the distribution in time of the excess pore pressures. For large settlements the introduction of the natural strain, defined as the strain related to the actual height instead of the initial height of the soil layer, gives a further improvement of the model proposed (a-b-c model).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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