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Enregistrement W2164694706 · doi:10.1061/(asce)1090-0241(2008)134:8(1059)

Liquefaction and Deformation Analyses Using a Total Stress Approach

2008· article· en· W2164694706 sur OpenAlexaff
Michael Beaty, Peter Byrne

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionGeotechnical engineeringGeologyStiffnessDeformation (meteorology)Finite element methodPlasticityConstitutive equationSoil liquefactionEffective stressWeightingStress (linguistics)Shear (geology)Structural engineeringEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimating deformations due to seismically induced liquefaction is often accomplished with a series of simplified uncoupled analyses. An alternative approach is presented in this paper that builds upon this common practice while making significant improvements to the modeling quality. A two-dimensional finite-difference analysis is performed in the time domain using a simple plasticity-based constitutive model. The triggering of liquefaction is assessed in each element by continuously weighting the cyclic shear stress history. Liquefaction is initially predicted in the most susceptible elements and then progressively spreads as the earthquake continues. The properties of liquefied elements are adjusted at the instant of liquefaction to reflect the anticipated loss of strength and stiffness. Dynamic equilibrium is always maintained so that computed deformations are rationally affected by the structural response, progressing liquefaction, and gravity forces. The method is demonstrated through application to the Upper San Fernando Dam and its response to the San Fernando earthquake of 1971. The objective of this approach is to achieve a practical balance between a rigorous numerical and theoretical analysis and currently accepted practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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