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Enregistrement W2791971434 · doi:10.1139/cgj-2017-0529

Shear modulus reduction and damping ratio curves for earth core materials of dams

2018· article· en· W2791971434 sur OpenAlexvenueno aff
DongSoon Park, Tadahiro Kishida

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShear modulusGeotechnical engineeringLeveeDamping ratioShear (geology)PlasticityCore (optical fiber)Materials scienceGeologyShear strength (soil)Mechanically stabilized earthSoil waterComposite materialSoil scienceRetaining wallPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is essential to obtain shear modulus reduction and damping ratio curves to perform dynamic analyses of earth-cored embankment dams. Many studies have been performed for dynamic properties of clayey soils, but they have been limited for earth core materials of dams. This study conducted resonant column tests to obtain shear modulus reduction (G/G max ) and damping ratio (D) curves for 31 specimens (17 undisturbed and 14 remolded specimens) from 13 earth-cored embankment dams. Empirical G/G max and D curves are proposed for dynamic properties of clayey earth core materials. Fitting curves are provided by using the functional forms of the Ramberg–Osgood and Darendeli models. The observation shows that the undisturbed earth cores yield relatively higher G/G max and lower D curves than the remolded cores. G/G max curves of compacted earth cores are relatively higher than those of Vucetic and Dobry curves for a similar level of plasticity index. Uncertainty and bias are calculated by performing residual analysis, which shows that there is no clear bias in predicting G/G max and the uncertainties between undisturbed earth core materials and natural deposits are at a similar level. A proposed empirical relationship of G/G max and D curves for earth core materials can be utilized for dynamic analyses of embankment dams for cases where there is insufficient in situ data.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,521

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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