Numerical implementation and modeling of earthquake induced landslides for slopes with soft and sensitive clay layers
Notice bibliographique
Résumé
Earthquake induced landslides pose a significant threat to many communities, environment and infrastructure. The potential damages could be severe in sensitive clay slope failures because the post-peak softening behaviour could cause retrogressive failure of soil blocks resulting in large-scale landslides. The failed soil blocks generally displace over a large distance during earthquake and post-quake stages. Therefore, upslope retrogression and downslope runout are two important phenomena need to be studied for better understanding of risks associated with landslides in sensitive clays. The traditional limit equilibrium methods, commonly used in slope stability analysis, cannot model retrogressive failure or deformation of slopes. The present study concentrates on development of large deformation finite element (FE) models using a Coupled Eulerian- Lagrangian (CEL) approach to simulate the failure of soft and sensitive clay slopes triggered by earthquakes. Analyses are performed for pseudostatic and dynamic loading conditions modeling the undrained behaviour of clay as elasto-plastic material with and without post-peak degradation of shear strength. A nonlinear post-peak strength degradation model as a function of accumulated plastic shear strain is implemented in FE analysis. In addition to CEL, FE analyses are performed using Lagrangian-based FE techniques to show the advantages of CEL to simulate large landslides. The CEL approach can successfully simulate the formation of shear bands (zone of accumulated shear strains), type of failure commonly observed after earthquake, upslope retrogression and downslope runout for varying geometry and soil properties.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».