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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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
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)0,0010,001

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 tête enseignante, pas un consensus.

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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