Determination of Effective Stresses and the Compressibility of Soil Using Different Codes of Practice and Soil Models in Finite Element Codes
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».