Calibration of constitutive parameters by inverse analysis for a geotechnical boundary problem
Notice bibliographique
Résumé
The finite element method (FEM) has become a standard tool for solving complex problems in geotechnical engineering. Many different advanced constitutive models for fine-grained soils have been developed in recent years, which can consider various phenomena of soil. Generally, the number of constitutive parameters increases with phenomena incorporated in the model, and their determination is one of the key issues in numerical modeling in geotechnics. Normally, experimental data, experience, and back analyses based on engineering judgment are used to arrive at appropriate input parameters for a particular model. However, this procedure is not always satisfactory, especially when the number of required input parameters is large. In this paper, a population-based algorithm has been used to determine the constitutive parameters for a geotechnical boundary value problem, namely a floating stone column foundation under an embankment. Measurements of surface settlements and excess pore-water pressures at different depths are available for calibration. A subsequent statistical assessment of the calibration results is followed to assess the quality of the identified parameters in dependency of the different set of measurements evaluated. As a major result of this research, measures of the utility and reliability of the constitutive models for further predictive computations can be estimated.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».