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Enregistrement W2137885198 · doi:10.1002/nag.1029

Unconfined seepage analysis in earth dams using smoothed fixed grid finite element method

2011· article· en· W2137885198 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesIslamic Azad University
Mots-clésFinite element methodSmoothingMathematicsBoundary knot methodBoundary value problemGridGeometryMathematical analysisBoundary (topology)Nonlinear systemBoundary element methodApplied mathematicsExtended finite element methodMixed finite element methodStructural engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY One major difficulty in seepage analyses is finding the position of phreatic surface which is unknown at the beginning of solution and must be determined in an iterative process. The objective of the present study is to develop a novel non‐boundary‐fitted mesh finite‐element method capable of solving the unconfined seepage problem in domains with arbitrary geometry and continuously varied permeability. A new non‐boundary‐fitted finite element method named as smoothed fixed grid finite element method (SFGFEM) is used to simplify the solution of variable domain problem of unconfined seepage. The gradient smoothing technique, in which the area integrals are transformed into the line integrals around edges of smoothing cells, is used to obtain the element matrices. The solution process starts with an initial guess for the unknown boundary and SFGFEM is used to approximate the field variable. The boundary shape is then modified to eventually satisfy nonlinear boundary condition in an iterative process. Some numerical examples are solved to evaluate the applicability of the proposed method and the results are compared with those available in the literature. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,332 · 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