Upper bound limit analysis of slope stability using rigid finite elements and nonlinear programming
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the development and application of a new upper bound limit method for two- and three-dimensional (2D and 3D) slope stability problems is presented. Rigid finite elements are used to construct a kinematically admissible velocity field. Kinematically admissible velocity discontinuities are permitted to occur at all inter-element boundaries. The proposed method formulates the slope stability problem as an optimization problem based on the upper bound theorem. The objective function for determination of the minimum value of the factor of safety has a number of unknowns that are subject to a set of linear and nonlinear equality constraints as well as linear inequality constraints. The objective function and constrain equations are derived from an energywork balance equation, the MohrCoulomb failure (yield) criterion, an associated flow rule, and a number of boundary conditions. The objective function with constraints leads to a standard nonlinear programming problem, which can be solved by a sequential quadratic algorithm. A computer program has been developed for finding the factor of safety of a slope, which makes the present method simple to implement. Four typical 2D and 3D slope stability problems are selected from the literature and are analysed using the present method. The results of the present limit analysis are compared with those produced by other approaches reported in the literature.Key words: limit analysis, upper bound, rigid finite element, nonlinear programming, sequential quadratic algorithm, slope stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».