Strain-softening model evaluating geobelt–clay interaction validated by laboratory tests of sensor-enabled geobelts
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between geosynthetics and soil is vital for the stability and the bearing capacity of geosynthetic-reinforced soil structures. This contact behavior between geosynthetics and granular soils has been extensively studied in the literature while there is scarcity of it related to geosynthetics and cohesive soils particularly with softening responses. This paper presents a strain-softening model of geobelt–clay interaction based on direct shear test results under two compaction degrees. A theoretical model for evaluating the pullout behavior of a geobelt is proposed by employing the strain-softening model verified by direct shear tests and a hyperbolic model capturing the stress–strain curves of a geobelt calibrated by uniaxial tensile tests. The proposed model is numerically solved and validated by pullout tests. A kind of sensor-enabled geobelt (SEGB) was adopted in all the aforementioned tests. Both test and numerical results show an overall softening trend in terms of front pull-out force versus displacement. Generally, the model proposed can give reasonably good agreement between calculations and test data during the whole pull-out range. Also, the strain distributions measured by SEGBs demonstrate the working process during the pullout tests, which makes SEGBs a potentially new choice for the strain measurements of in-soil geobelts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».