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Enregistrement W2936658855 · doi:10.1139/cgj-2018-0384

Improved understanding of geogrid response to pullout loading: insights from three-dimensional finite-element analysis

2019· article· en· W2936658855 sur OpenAlexafffundvenue
M. G. Hussein, Mohamed A. Meguid

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeogridGeotechnical engineeringFinite element methodReinforcementGeosyntheticsStructural engineeringEngineeringMaterials scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil reinforcement has rapidly become one of the most common soil improvement techniques used in geotechnical engineering. Understanding the behavior of a geogrid under pullout loading is essential for the analysis and design of reinforced soil systems. The overall behavior of reinforced soils is generally dependent on the properties of the geogrid material, the backfill soil, and the interface condition. Modeling the three-dimensional aspects of soil–geogrid interaction under pullout loading condition is numerically challenging and requires special consideration of the different modes of resistance that contribute to the pullout capacity of the geogrid reinforcement. This study describes the results of a three-dimensional finite-element analysis that has been developed to investigate the behavior of a biaxial geogrid embedded in granular backfill material and subjected to pullout loading. The modeling approach considers the noncontinuous nature of the geogrid geometry and the elastoplastic response of the geogrid material. Model validation is performed by simulating laboratory-size pullout test and comparing the experimental data with the analytical as well as numerically calculated results. The detailed behavior of the geogrid and the surrounding backfill is investigated using the proposed numerical approach. Conclusions are made to highlight the suitability of this technique for analyzing similar soil–structure interaction problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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