Finite element analysis for rockfall and debris flow mitigation works
Notice bibliographique
Résumé
Landslide risks arising from boulder falls and debris flows are commonly mitigated using rigid and flexible barriers. Debris–barrier interaction is a complicated process, so current design methods rely on the use of the pseudo-static force approach. In addition to physical testing, numerical simulations can be used to provide insight into the impact mechanism. This paper presents the applications of numerical models to simulate rigid and flexible barriers subjected to rockfall and debris-flow impacts, respectively. For rigid barriers, rock-filled gabions, a recycled glass cullet, cellular glass aggregates, and ethylene-vinyl acetate (EVA) foam were assessed for their performance as cushioning materials. From the results, empirical equations were established for predicting the boulder impact forces and penetration into the cushion layer. Amongst the materials considered in this study, rock-filled gabions appear to be the most promising for use in practice. For flexible barriers, finite-element models, calibrated using documented case histories, were developed to simulate the debris–barrier interaction. The models were used to investigate the barriers’ behavior under debris impacts from both force and energy perspectives. From the results, the hydrodynamic pressure coefficient was found to be lower than the current recommended value whilst only a small amount of debris energy was transferred to the barrier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».