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Enregistrement W2129555886 · doi:10.1139/t10-061

Volume–mass unsaturated soil constitutive model for drying–wetting under isotropic loading–unloading conditions

2011· article· en· W2129555886 sur OpenAlexvenueno aff
Hung Q. Pham, D. G. Fredlund

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstitutive equationGeotechnical engineeringSoil waterIsotropyCompressibilityVoid ratioDegree of saturationWettingSaturation (graph theory)Volume (thermodynamics)MechanicsGeologyMaterials scienceSoil scienceThermodynamicsFinite element methodMathematicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rigorous volume–mass constitutive model is proposed for the representation of drying–wetting under isotropic loading–unloading conditions for unsaturated soils. The proposed model utilizes concepts arising from soil physics and geotechnical engineering research and requires readily obtainable soils data for soil properties. The model can be used to predict void ratio and water content constitutive relationships (and therefore degree of saturation) for a wide range of unsaturated soils. Various stress paths (i.e., loading–unloading and drying–wetting) can be simulated, and hysteresis associated with the soil-water characteristic curve is taken into account. Two closed-form equations for the volume–mass constitutive relationships are presented for soils starting from slurry conditions. A number of test results (i.e., from experimental programs reported in the research literature) were used during the verification of the proposed volume–mass constitutive model. The volume–mass constitutive model captures key unsaturated soil conditions such as air-entry value, water-entry value, and residual conditions. The proposed model appears to satisfactorily predict unsaturated soil behavior for soils ranging from low compressible sands to high compressible clays.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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