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Enregistrement W2223008349 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0001438

Numerical Modeling of the SR-18 Geogrid Reinforced Modular Block Retaining Walls

2016· article· en· W2223008349 sur OpenAlexaff
Yan Yu, Richard J. Bathurst, Tony M. Allen

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeogridStiffnessStructural engineeringReinforcementMechanically stabilized earthNonlinear systemGeotechnical engineeringModular designEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper reports numerical model details and predictions of the end-of-construction performance for two instrumented and well-documented mechanically stabilized earth (MSE) walls. The walls were constructed as part of the highway SR-18 approach fills for a bridge near Seattle, Washington. The geogrid reinforced block face walls were modeled using a commercially available two-dimensional (2D) finite-difference program. The paper provides details on how material properties were selected from laboratory testing of wall components and how the computer modeling was carried out. The paper shows that predicted wall deformations and reinforcement strains were in reasonable agreement with measured data using both linear elastic-plastic and nonlinear elastic-plastic constitutive models for the soil. The geogrid reinforcement was simulated using a nonlinear load-strain-time secant stiffness model and cable elements. The paper compares numerical predictions of reinforcement loads at end of construction with measured values and predictions using a AASHTO Simplified Method, K-stiffness Method, and Simplified Stiffness Method. The paper is a useful benchmark for modelers because it demonstrates what the authors believe are reasonable expectations of model accuracy for Class C predictions of deformations and reinforcement strains for these types of walls when high-quality project information is available.

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)0,000
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations105
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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