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Enregistrement W2809422173 · doi:10.1061/9780784481677.012

Simple Approaches for the Application of the Mechanics of Unsaturated Soils into Conventional Geotechnical Engineering Practice

2018· article· en· W2809422173 sur OpenAlexaff
Sai K. Vanapalli, Zhong Han

Notice bibliographique

RevuePanAm Unsaturated Soils 2017 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringSimple (philosophy)Soil mechanicsSoil waterGeologyEngineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive understanding of the mechanical behavior of unsaturated soils is required for the rational analysis and design of geotechnical infrastructure placed in or constructed with unsaturated soils. The mechanical properties of unsaturated soils are sensitive to changes in soil suction and water content. These properties have to be determined from cumbersome experimental studies that require highly trained personnel and are also time-consuming to perform. This paper summarizes a series of experimental studies related to the mechanical properties of a compacted glacial till and their influence on the load-settlement behavior and bearing capacity of a footing and a single friction pile installed in compacted glacial till. A simple unified model was used to predict the mechanical properties of compacted glacial till taking account of the influence of water content and suction. The predictions were further used to model the measured behavior of the model footing and model friction pile from numerical analysis using the conventional Mohr-Coulomb constitutive model. The simple approaches used in this study require only limited experimental data and soil properties information for interpreting the complex behavior of a compacted unsaturated soil. The study presented in this paper is of interest to the geotechnical engineers for extending the mechanics of unsaturated soils into conventional practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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