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Enregistrement W2984654383 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0001538

Modeling of Vehicle-Track-Tunnel-Soil System Considering the Dynamic Interaction between Twin Tunnels in a Poroelastic Half-Space

2019· article· en· W2984654383 sur OpenAlexaff
Shunhua Zhou, Chao He, Peijun Guo, Honggui Di, Xiaohui Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoromechanicsTrack (disk drive)GeologySpace (punctuation)Geotechnical engineeringEngineeringAerospace engineeringStructural engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vibration prediction of a vehicle-track-tunnel-soil dynamic system is quite meaningful in engineering practice. However, the complexity involved in modeling the underground environment makes most previous studies ignore the impact of a neighboring tunnel. In this paper, a three-dimensional analytical model is presented to predict the vibrations of the vehicle-track-tunnel-soil system in a poroelastic half-space, with the dynamic interaction of two neighboring tunnels being considered. The vehicle was considered as a multibody system, and the slab and rail were simulated as Euler–Bernoulli beams. The twin tunnels were simplified as cylindrical thin shells, and the soil surrounding the tunnel was simulated as a saturated porous medium. Wave translation and transformation were applied to satisfy the boundary conditions of the interfaces between the tunnels and soil as well as the ground surface. By coupling the twin-tunnel model with the vehicle-track model, an analytical model for the vehicle-track-tunnel-soil system was obtained. The proposed model was validated by means of comparison with the existing solution. The numerical results demonstrate that the neighboring tunnel and water saturation have a significant effect on soil vibrations.

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 enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,516

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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