Strategies to Reduce Ground Settlement from Shallow Tunnel Excavation: A Case Study in China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a holistic simulation-based approach to determining reasonable strategies to limit the magnitude of ground settlement in shallow tunnel excavation. Simulation models are built to investigate and analyze the impact of different response strategies on the development tunnel-induced movement. A real tunnel case with a shallow buried depth of 5–8 m in the Wuhan metro system in China is utilized to demonstrate the applicability of the developed approach. Results indicate that (1) the simulation technique can be used to model the complex tunnel-soil-ground interaction in a reliable manner and predict the tunnel-induced ground settlement given some grouting strategies are implemented; (2) the optimal control strategy to reduce the tunnel-induced ground settlement should first satisfy the requirement of safety consideration where the ground settlement should be controlled within an allowable range and should then satisfy the cost effective requirement; and (3) the continuous grouting strategy is more suitable to deal with the excessive settlement in case the thickness of covering soil layers is almost equal or less than the tunnel diameter because it can reduce the ground settlement by almost 50%, compared with the situation where no grouting strategies are implemented. The developed approach takes into account both the knowledge of domain experts and computer science techniques and can be used by practitioners in the industry as a decision tool to provide benefits in the development of better alternatives and optimization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle