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Enregistrement W2999963657 · doi:10.1061/9780784482124.020

Probabilistic Analysis of a MSE Wall Considering Spatial Variability of Soil Properties

2019· article· en· W2999963657 sur OpenAlexaff
Sina Javankhoshdel, Brigid Cami, Thamer Yacoub, Richard J. Bathurst

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2019 · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaRocscience (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)Friction angleProbabilistic logicGeotechnical engineeringFactor of safetyProbabilistic analysis of algorithmsMathematicsSpatial variabilityStructural engineeringEnvironmental scienceGeologyStatisticsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of probabilistic analyses of a mechanically stabilized earth (MSE) wall with geosynthetic reinforcement are presented. The analyses consider spatial variability of reinforced and foundation soil properties using the 2D non-circular random limit equilibrium method (RLEM). In this study, it is assumed that the reinforced soil is a purely frictional soil, while the foundation is a cohesive-frictional (c-ϕ) soil. A negative cross-correlation between cohesion and friction angle and a positive cross-correlation between cohesion and unit weight, and between friction angle and unit weight are also assumed. It is shown in this study that, considering only random variability of soil properties results in an overly-conservative probability of failure for design. However, considering spatial variability of soil properties plus cross-correlation between soil input parameters provides an estimate of probability of failure which is in better agreement with the margin of safety implied using a deterministic factor of safety.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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