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Enregistrement W2326388177 · doi:10.1061/40794(179)53

3D Finite Element Prediction of Ground Movement Induced by Tunnelling Operation in London Clay

2005· article· en· W2326388177 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Yazdchi, H. C. Yeow, Scott Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensArup Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum tunnellingSettlement (finance)Finite element methodComputer scienceProcess (computing)EngineeringStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realistic finite element (FE) modelling of the tunnel construction process has been restricted by the computational effort needed to incorporate the three-dimensional (3D) aspects of the tunnelling operation. Two-dimensional (2D) plane strain models have therefore been widely adopted by practitioners and researchers in their studies of effects of tunnelling. However 2D modelling suffers the drawback whereby a volume loss must be assumed at the outset as the input for the FE model. This paper presents a feasible method of undertaking complex non-linear 3D numerical modelling of the tunnelling operation using Oasys LS-DYNA software, which utilises an explicit time-stepping method to undertake computationally efficient 3D modeling, without any assumptions regarding volume loss, but rather by modelling the excavation sequence and time-dependent gain in lining strength accurately. It is considered that 3D modelling techniques can be applied to different tunnelling methods in different ground conditions, and will provide an efficient means to estimate tunnelling induced settlement and the effects on nearby structures, without recourse to empirical estimates of volume loss.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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