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Enregistrement W3109986566 · doi:10.1139/cgj-2020-0312

Model for predicting the variation of shear stress in unsaturated soils during strain-softening

2020· article· en· W3109986566 sur OpenAlexafffundvenue
Xiuhan Yang, Sai K. Vanapalli

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Ottawa
Mots-clésGeotechnical engineeringSoil waterShear stressGeologySofteningDeformation (meteorology)Stress pathStrain hardening exponentHardening (computing)Stress (linguistics)Stress–strain curveShear (geology)Materials scienceSoil scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several of the geotechnical structures constructed with unsaturated soils undergo a large deformation prior to reaching failure conditions (e.g., progressive failure of a soil slope). During this process, the shear stress in soils typically increases initially and then reduces with an increase in the shear strain. The prediction of the stress–strain relationship is critical for reasonable interpretation of the mechanical behavior of those geo-structures that undergo large deformation. This paper introduces a model based on the disturbed state concept (DSC) to predict the variation of shear stress in unsaturated soils during the strain-softening process under consolidated drained triaxial compression condition. In this model, the apparent stress–strain relationship is formulated as a weighted average of a hyperbolic hardening response extending the pre-peak state stress–strain curve and a linear response extending the critical state stress–strain curve with an assumed disturbance function as the weight. The prediction procedure is described in detail and the proposed model is validated using several sets of published data on unsaturated soils varying from coarse- to fine-grained soils. Finally, a comprehensive error analysis is undertaken based on an index of agreement approach.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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