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Enregistrement W2906933029 · doi:10.1109/access.2018.2889991

Passive Earth Pressures on Retaining Walls for Pit-in-Pit Excavations

2018· article· en· W2906933029 sur OpenAlexaff
Hu Hui, Mengqi Yang, Peiyuan Lin, Xingli Lin

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLateral earth pressureDegree RankineArchExcavationGeotechnical engineeringRetaining wallWedge (geometry)Soil waterGeologyParametric statisticsStructural engineeringEngineeringGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The technique of pit-in-pit excavations is increasingly used in China to provide an efficient solution of maximizing the utilization of underground space while minimizing the amount of solid waste due to excavations. One of the critical steps toward the successful implementation of the pit-in-pit excavation technique is to rationally estimate the passive earth pressure, which is typically done using approaches such as numerical modeling, field monitoring, or traditional Coulomb or Rankine earth pressure theories. This paper presents a simplified approach for computing passive earth pressures for pit-in-pit excavations. A trapezoidal-shaped failure wedge is formed between two levels of retaining walls. A complete symmetric soil arch is used to describe the stress field of soils in the rectangular zone, whereas a half arch with one base acting on the wall and another base acting on the inclined shear surface is proposed for soils in the triangular zone. The soil arching effect is explicitly considered to derive the earth pressure for both cohesionless and cohesive soils at any intermediate passive state. A parametric study is conducted to demonstrate that the mobilized passive earth pressure increases nonlinearly with the magnitude of wall movement and soil shear strength parameters. The allowable spacing between two walls is also defined to produce a design chart. In the end, the proposed model is assessed against experimental measurements from model-scale tests.

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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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