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Enregistrement W2004026020 · doi:10.1139/cgj-2014-0361

Ability of three different soil constitutive models to predict a tunnel’s response to basement excavation

2015· article· en· W2004026020 sur OpenAlexvenueno aff
Charles W.W. Ng, Hanbing Sun, Jiawei Shi, David Maš́ın

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringConstitutive equationStiffnessStress pathNonlinear systemStructural engineeringSettlement (finance)GeologyEngineeringPlasticityFinite element methodMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations70
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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