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Enregistrement W2334226374 · doi:10.1061/40794(179)140

Feasibility of Modelling of Soil-Structure Interaction Problems Using Full Three-Dimensional Finite Element Method

2005· article· en· W2334226374 sur OpenAlexaff
H. C. Yeow, Richard E. Prust

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensArup Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodComputationComputer scienceSpare partLinear elasticityCivil engineeringEngineeringIndustrial engineeringStructural engineeringMechanical engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geotechnical problems have become more complex as we utilise every spare inch of the ground in urban environment. We need to improve our understanding of the ground behaviour in any underground works and to have more comprehensive, but accessible, techniques to analyse these problems. Ground movement prediction has become more important in such urban development and the need to incorporate advanced non-linear small strain constitutive model in complex soil-structure modelling has become the norm of the industry. Designers are now familiar with complex two-dimensional (2D) finite element (FE) analyses with highly complex soil models. However, three-dimensional (3D) analyses involving soil-structure interaction problems have been limited to large projects or projects involving fund-rich clients because of the high cost and long computation time involved in undertaking such analyses. Others have attempted such analyses by making many simplifications in order to minimise the size of the problems being investigated or even utilising technique involving the use of multi-processors in their computation. This paper presents some examples where full 3D modelling undertaken using a standard PC was used to solve routine geotechnical problems using a state-of-the-art non-linear small strain constitutive model.

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 enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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