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Enregistrement W2726466495 · doi:10.1139/cgj-2017-0006

Nonlinear subgrade reaction solution for circular tunnel lining design based on mobilized strength of undrained clay

2017· article· en· W2726466495 sur OpenAlexvenueno aff
Dongming Zhang, Kok‐Kwang Phoon, Qunfang Hu, Hongwei Huang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai Municipality
Mots-clésSubgradeGeotechnical engineeringNonlinear systemFinite element methodStructural engineeringShear strength (soil)Plane stressNonlinear regressionMathematicsMaterials scienceGeometryGeologyEngineeringPhysicsSoil waterRegression analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a nonlinear solution of a radial subgrade reaction–displacement (pk–ur) curve for circular tunnel lining design in undrained clay. With the concept of soil shear strength nonlinearly mobilized with shear strain, an analytical solution of pk is obtained using the mobilized strength design method. Two typical deformation modes are considered, namely oval and uniform. A total of 197 orthogonally designed cases are used to calibrate the proposed nonlinear solution of pk using the finite element method with the hardening soil model. The calibration results are summarized using a correction factor, η, which is defined as the ratio of pk_FEM to pk_MSD. It is shown that η is correlated to some input parameters. If this correlation is removed by a regression equation, f, the modified solution f(pk_MSD) agrees very well with pk_FEM. Although in reality the mobilized soil strength varies with principal stress direction, it is found that a simple average of plane strain compression and extension results is sufficient to produce the above agreement. The proposed nonlinear pk–ur curve is applied to an actual tunnel lining design example. The predicted tunnel deformations agree very well with the measured data. In contrast, a linear pk model would produce an underestimation of tunnel convergence and internal forces by 2–4 times due to the overestimation of pk at a large strain level.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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