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Enregistrement W2887833473 · doi:10.1139/cgj-2018-0025

Analysis of cylindrical cavity expansion in anisotropic critical state soils under drained conditions

2018· article· en· W2887833473 sur OpenAlexvenueno aff
K. Liu, S.L. Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLouisiana Transportation Research Center
Mots-clésAnisotropyConsolidation (business)Geotechnical engineeringMechanicsParametric statisticsOrdinary differential equationEffective stressCritical state soil mechanicsSoil waterStress (linguistics)Hardening (computing)GeologyMaterials scienceDifferential equationMathematicsMathematical analysisEngineeringConstitutive equationPhysicsStructural engineeringComposite materialSoil scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a semi-analytical solution for the drained cylindrical cavity expansion problem using the well-known anisotropic modified Cam clay model proposed by Dafalias in 1987. The prominent feature of this elastoplastic model, i.e., its capability to describe both the initial fabric anisotropy and stress-induced anisotropy of soils, makes the anisotropic elastoplastic solution derived herein for the cavity problem a more realistic one. Following the development by Chen and Abousleiman in 2013 of a novel solution scheme that establishes a link between the Eulerian and Lagrangian formulations of the condition of radial equilibrium, the plastic zone solution can eventually be obtained by solving a system of eight partial differential equations with the three stress components, three anisotropic hardening parameters, specific volume, and preconsolidation pressure being the basic unknowns. Parametric studies have been conducted to explore the influences of K 0 consolidation anisotropy and overconsolidation ratio (OCR), and their pronounced impacts on the stress patterns outside the cavity as well as on the development of stress-induced anisotropy are clearly observed.

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 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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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