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Enregistrement W2962285286 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0002115

Total Stress Analysis of Soft Clay Ground Response in Centrifuge Models

2019· article· en· W2962285286 sur OpenAlexaff
Kamil Bekir Afacan, Samuel Yniesta, Ali Shafiee, Jonathan P. Stewart, Scott J. Brandenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringShear (geology)Shear stressGeologyStiffnessShear modulusMechanicsMaterials scienceStructural engineeringEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents one-dimensional ground response simulations of centrifuge models involving soft clay deposits subjected to ground motions of varying intensity. Total stress ground response simulations were performed using equivalent-linear (EL) and nonlinear (NL) methods. Shear strains higher than 10% were mobilized during large ground motions; therefore, undrained shear strength of the clay is an important parameter for the simulations. Testing shows that the San Francisco Bay Mud materials used in centrifuge modeling have monotonic shear strengths that increase by 13% per log cycle of shear strain rate. A comparison of simulation results to observations reveals the importance of incorporating shear strength into the development of stress-strain backbone curves, with appropriate consideration of rate adjustments to shear strength and stiffness. NL ground response simulations provide a good match to observed pseudospectral accelerations only when rate-adjusted shear strengths are properly accounted for; otherwise, the NL simulations have significant underprediction bias at oscillator periods less than the soil column period. EL modeling, even with the incorporation of shear strength, leads to unrealistic spectral shapes and overprediction at short spectral periods for tests involving large-strain site response.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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