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Enregistrement W2952173280 · doi:10.1139/cgj-2019-0092

Advantages of second-order work as a rational safety factor and stability analysis of a reinforced rock slope

2019· article· en· W2952173280 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Hu, Zhaohua Li, Félix Darve, Jili Feng

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafety factorStrength reductionLandslideWork (physics)Kinetic energyFactor of safetyStability (learning theory)Slope stability analysisGeotechnical engineeringSlope stabilityConvergence (economics)Energy (signal processing)Independence (probability theory)MathematicsStructural engineeringGeologyComputer scienceEngineeringPhysicsFinite element methodStatisticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landslides can be considered as a static–dynamic transition with the sudden release of kinetic energy. The sharp vanishing of the second-order work is also linked to this phenomenon. In this study, the relation between the second-order work and the kinetic energy is reviewed, and five advantages of the normalized global second-order work (D 2 W n ) as a factor of safety (FOS) are proposed and discussed, comparing this FOS with the one based on the strength reduction method. The D 2 W n is considered in the explicit algorithm of the finite difference method, and its mesh-independence is numerically checked by a series of triaxial compression tests. By simulating the excavations of a reinforced rock slope, the stability analyses are performed using the D 2 W n and the traditional FOS. The D 2 W n is proven completely independent of the convergence criterion and more sensitive to the global failure. Finally, a recently developed energy-absorbing cable is considered for supporting the studied rock slope. Its supporting effect is compared with that of traditional cables.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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