Ability of three different soil constitutive models to predict a tunnel’s response to basement excavation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many constitutive models are available nowadays to predict soil–structure interaction problems. It is sometimes not very easy for engineers to select a suitable soil model to carry out their design analyses in terms of complexity versus accuracy. This paper describes the application of three constitutive models to back-analyse a well-instrumented centrifuge model test, in which the effect of basement excavation on an existing tunnel was simulated. These three models include a linear elastic – perfectly plastic model with the Mohr–Coulomb failure criterion (called MC model), a nonlinear elastic Duncan–Chang model (DC), and a hypoplastic model (HP), the last of which can capture the state-, strain-, and path-dependent soil stiffness even at small strains and path- and state-dependent soil strength. By comparing with measured data from the centrifuge model test, it is found that the HP model yielded the best predictions of tunnel heave among the three models. Not only the gradient, but also the magnitude of tunnel heave is well predicted by this HP model. This can be explained by the fact that the HP model can capture the state-, strain-, and path-dependent soil stiffness even at small strains and path- and state-dependent soil strength, but not the MC and DC models. However, all three models underestimated the change in tunnel diameter and the maximum tensile bending strain in the transverse direction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle