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Enregistrement W2809638230 · doi:10.1061/9780784481691.014

Moving from 2D to a 3D Unsaturated Slope Stability Analysis

2018· article· en· W2809638230 sur OpenAlexaff
M. D. Fredlund, D. G. Fredlund, Lulu Zhang

Notice bibliographique

RevuePanAm Unsaturated Soils 2017 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensSoilVision Systems (Canada)Golder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlope stabilitySlope stability analysisGeotechnical engineeringStability (learning theory)Factor of safetySafety factorWater tablePore water pressureLimit analysisGroundwaterSlope stability probability classificationGeologyLimit (mathematics)MathematicsEngineeringComputer scienceStructural engineeringFinite element methodMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional (2D) limit equilibrium analyses remain the most common method of analysis in slope engineering practice. It is commonly perceived that 2D slope stability analysis always provides a more conservative estimate of the 3D slope stability problem. Most previous studies comparing 2D and 3D stability analysis also ignore the effect of negative pore-water pressures (i.e., matric suctions) in the soil zone above the groundwater table. In this paper, a comparison study is reported between 2D and 3D slope stability analysis for soil slopes with a portion of the soil profile having matric suctions. The differences between a 2D and a 3D factor of safety are found to be heightened when unsaturated conditions are considered. The paper also presents a framework for the inclusion of soil suctions in the calculated factor of safety for geotechnical engineering practice. A discussion on reducing a 3-D numerical model to give answers similar to a 2-D slope stability analysis will be presented. A basis for transitioning to 3-D analysis will be developed.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,226
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 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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