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Enregistrement W2183618616 · doi:10.1115/omae2015-42218

Finite Element Modeling of Large Diameter Monopiles in Dense Sand for Offshore Wind Turbine Foundations

2015· article· en· W2183618616 sur OpenAlexaff
Sheikh Sharif Ahmed, Bipul Hawlader, Kshama Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffshore wind powerTurbineFinite element methodGeotechnical engineeringFoundation (evidence)PileDeformation (meteorology)Hardening (computing)Stress (linguistics)Displacement (psychology)Mohr–Coulomb theoryStructural engineeringSubmarine pipelineGeologyEngineeringMaterials scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing demand of energy, attention to the alternative sources of sustainable energy is getting priority over the last decades. Offshore wind turbine is one of them. The most widely used foundation system for the wind turbine is the monopile, which is a large diameter single pile. In the present study, three-dimensional finite element (FE) analyses are performed to evaluate the capacity of large diameter monopiles in dense sand using the Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) approach available in Abaqus/Explicit FE software. The behavior of sand is modeled using the Mohr-Coulomb (MC) and a modified Mohr-Coulomb (MMC) model where the pre-peak hardening, post-peak softening and the effects of mean effective stress and relative density on stress-strain behavior of dense sand are considered. Comparison with physical model test results shows that the MMC model can simulate better the load-displacement response than that with the MC model. The mechanisms involved in soil deformation are also explained using FE results.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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