Large deformation finite-element modelling of progressive failure leading to spread in sensitive clay slopes
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of large landslides in sensitive clays, such as spreads, can be modelled by progressive development of large inelastic shear deformation zones (shear bands). The main objective of the present study is to perform large deformation finite-element modelling of sensitive clay slopes to simulate progressive failure and dislocation of failed soil mass using the coupled Eulerian Lagrangian (CEL) approach available in Abaqus finite-element software. The degradation of undrained shear strength with plastic shear strain (strain-softening) is implemented in Abaqus CEL, which is then used to simulate the initiation and propagation of shear bands due to river bank erosion. The formation of horsts and grabens and dislocation of soil masses that lead to large-scale landslides are simulated. This finite-element model explains the displacements of different blocks in the failed soil mass and also the remoulding of soil around the shear bands. The main advantages of the present finite-element model over other numerical models available in the literature are that it can simulate the whole process of progressive failure leading to spread. The finite-element results are consistent with previous conceptual models proposed from field observations. The parametric study shows that, depending upon geometry and soil properties, toe erosion could cause three types of shear band formation: (a) only a horizontal shear band without any global failure; (b) global failure of only one block of soil; (c) global failure of multiple blocks of soil in the form of horsts and grabens.
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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 | 0,001 |
| 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 ».