Residual strength of underground structures in service
Notice bibliographique
Résumé
Old tunnels suffer from deterioration and it is necessary to assess their residual strength to properly organize their repair and strengthen them. The stress state of underground structures evolves over time, firstly because of the advancement of the working face during construction, then due to gradual changes in soil properties and mechanical properties of materials composing the infrastructures, such as reduction of cohesion, loss of strength and (or) stiffness, etc. These changes are caused by combined actions such as creep and (or) weathering processes as well as the appearance of cracks that induce redistribution of stresses and therefore strains. This study investigates tunnels and galleries of the Paris underground. Macromodeling based on the finite element method allows consideration of different scenarios of tunnel-lining deterioration, specifically at the extrados of the galleries or tunnels. To understand changes in the stress state, and also damage occurrence and associated redistributions (stress and strain), it is necessary to model the delayed deformations. To model the infrastructure behavior, a time-dependency approach has been chosen. This approach can quantify the damage and predict the residual strength of this type of underground structure. An elastic–viscoplastic constitutive model with strain-softening is used to reproduce the appearance of the degraded zones and their behavior. The results obtained with the numerical approach reproduce Paris metro tunnel behavior, corroborate geoendoscopy results, clarify their interpretation, and improve the management of infrastructure repairs.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».