Three-dimensional numerical analysis of geocell-reinforced soft clay beds by considering the actual geometry of geocell pockets
Notice bibliographique
Résumé
Due to its complex honeycomb structure, the numerical modeling of the geocell has always been a big challenge. Generally, the equivalent composite approach is used to model the geocells. In the equivalent composite approach, the geocell–soil composite is treated as the soil layer with improved strength and stiffness values. Though this approach is very simple, it is unrealistic to model the geocells as the soil layer. This paper presents a more realistic approach of modeling the geocells in three-dimensional (3D) framework by considering the actual curvature of the geocell pocket. A square footing resting on geocell reinforced soft clay bed was modeled using the “fast Lagrangian analysis of continua in 3D” (FLAC3D) finite difference package. Three different material models, namely modified Cam-clay, Mohr–Coulomb, and linear elastic were used to simulate the behaviour of foundation soil, infill soil and the geocell, respectively. It was found that the geocells distribute the load laterally to the wider area below the footing as compared to the unreinforced case. More than 50% reduction in the stress was observed in the clay bed in the presence of geocells. In addition to geocells, two other cases, namely, only geogrid and geocell with additional basal geogrid cases were also simulated. The numerical model was systematically validated with the results of the physical model tests. Using the validated numerical model, parametric studies were conducted to evaluate the influence of various geocell properties on the performance of reinforced clay beds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».