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Enregistrement W2150525395 · doi:10.1139/cgj-2012-0387

Modelling discrete soil reinforcement in numerical limit analysis

2013· article· en· W2150525395 sur OpenAlexvenueno aff
S.D. Clarke, Colin C. Smith, Matthew Gilbert

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWedge (geometry)ReinforcementLimit analysisDiscontinuity (linguistics)Geotechnical engineeringSoil nailingStructural engineeringLimit (mathematics)MathematicsEngineeringFinite element methodGeometryRetaining wallMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil reinforcement is widely used in geotechnical engineering. While there are various means of accounting for the presence of soil reinforcement in limit analysis and limit equilibrium type calculations, these are often highly problem-specific. In this paper, a general means of incorporating soil reinforcement within numerical limit analysis calculations is presented. A key feature of this implementation is that the reinforcement is modelled “in parallel” with the soil model, which allows the soil to flow past the reinforcement as might occur in soil nailing. To illustrate this, the “discontinuity layout optimization” (DLO) numerical limit analysis procedure is used, and the efficacy of the approach is evaluated via application to reinforced slope problems involving rigid soil nails under plane strain conditions. The analyses are calibrated against a two-part wedge analysis method, as presented in British Standard BS 8006:1995 or AASHTO’s LRFD bridge design specifications. It is shown that the DLO-based procedure produces identical results only when the two-part wedge collapse mechanism is prescribed in advance (achieved by artificially strengthening the soil except along pre-defined failure planes). A more critical mechanism is otherwise predicted, with the soil strength at collapse required to be approximately 10% higher than predicted by the two-part wedge method (or alternatively, soil nail lengths required to be approximately 20% greater).

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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