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Enregistrement W2106814556 · doi:10.1139/cgj-2012-0345

Characterizing geotechnical anisotropic spatial variations using random field theory

2013· article· en· W2106814556 sur OpenAlexvenueno aff
Hong Zhu, Limin Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésAnisotropyIsotropyRandom fieldGaussianField (mathematics)Geotechnical engineeringStandard deviationStatistical physicsGeologyMathematicsPhysicsStatisticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, anisotropic heterogeneous geotechnical fields are characterized using random field theory, in which five basic patterns of material anisotropy are simulated including isotropy, transverse anisotropy, rotated anisotropy, general anisotropy, and general rotated anisotropy. Theoretical formulations of scale of fluctuation as a function of directional angle are developed for the five basic patterns of anisotropy through modifications of the coordinate system. These formulations of scale of fluctuation are identical for different correlation structures. Correlation functions for the exponential and Gaussian correlation structures are also derived. The matrix decomposition method is then applied to generate anisotropic random fields. The generated random field correlated data are verified with two realizations of transverse anisotropy and general rotated anisotropy random fields. Test values of the sample mean, sample deviation, and scales of fluctuation in six directions match well with the prescribed values. This study provides a technique to characterize inherent geotechnical variability and anisotropy, which is required to realistically simulate complex geological properties in engineering reliability analysis and design.

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)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations207
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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