MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3000198333 · doi:10.1139/cgj-2017-0380

Insight into centrifuge modelling errors in predicting embedment depths of dynamically installed anchors

2020· article· en· W3000198333 sur OpenAlexvenueno aff
Jiang Tao Yi, Ming Cao, Yong Liu, Lei Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational University of Singapore
Mots-clésCentrifugeEmbedmentParametric statisticsStiffnessGeotechnical engineeringStructural engineeringFinite element methodDeformation (meteorology)AccelerationEngineeringExperimental dataGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In centrifuge modelling of dynamic events, a common practice is to preserve the inertial effect. This will lead to a loss of similitude in the strain rate between model and prototype. For centrifuge tests of dynamic installation of anchors, such strain rate dissimilarity may give rise to significant discrepancy in the anchor embedment depth between the model and the prototype, i.e., modelling error. Large-deformation finite element analyses that simulate both the model and the prototype were undertaken in this study to provide insight into this phenomenon. The calculation results revealed that the centrifuge model tends to underpredict the anchor embedment depth of the prototype. A parametric study of the influence of anchor geometry and weight, soil strength and stiffness, strain softening and rate parameters, and centrifuge acceleration level was subsequently conducted. It was found that such underprediction depends heavily upon the strain rate parameter. Based on analyses results, practical advices were given for centrifuge modellers to minimize the modelling error. The results presented and advices given in this study may facilitate the design of centrifuge model tests especially when the anchor embedment depth is an essential detail to be replicated in these tests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetGeotechnical Engineering and Soil MechanicsTravaux en français237 207