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Enregistrement W2796636434 · doi:10.1016/j.sandf.2018.02.008

Modeling the stress versus settlement behavior of shallow foundations in unsaturated cohesive soils extending the modified total stress approach

2018· article· en· W2796636434 sur OpenAlexafffund
Won Taek Oh, Sai K. Vanapalli

Notice bibliographique

RevueSOILS AND FOUNDATIONS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaImperial College London
Mots-clésGeotechnical engineeringSoil waterCohesion (chemistry)Finite element methodShallow foundationBearing capacityConsolidation (business)Effective stressStress (linguistics)Settlement (finance)Pore water pressureGeologyEngineeringStructural engineeringSoil scienceComputer scienceAccountingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical behavior of unsaturated soils can be interpreted using either modified total stress or a modified effective stress approach depending on the type of soils and various scenarios of drainage conditions of pore-water and pore-air. Recent studies suggest that the bearing capacity of unsaturated cohesive soils can be more reliably estimated using the modified total stress approach (MTSA) rather than the modified effective stress approach (MESA). In the present study, a modeling technique (extending Finite Element Analysis, FEA) is proposed to estimate the bearing capacity of shallow foundations in unsaturated cohesive soils by simulating the vertical stress versus surface settlement behaviors of shallow foundations extending the MTSA. The proposed technique is verified with the model footing test results in unsaturated cohesive soils. Commercial finite element software, SIGMA/W (GeoStudio 2012, Geo-Slope Int. Ltd.) is used for this study. Details of estimating the unsaturated soil parameters (i.e. total cohesion, modulus of elasticity and Poisson’s ratio) required for the FEA are also presented taking account of the influence of matric suction. Good agreements were observed between the measured bearing capacity values and those from the FEA extending the MTSA.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations68
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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