Subsurface settlements of shield tunneling predicted by 2D and 3D constitutive models considering non-coaxiality and soil anisotropy: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate constitutive models and reliable excavation and support sequences are believed to be the major concern in using finite element (FE) analysis to simulate shield tunnel excavation. This paper presents systematic two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) FE analyses employing a number of constitutive models accounting for initial soil anisotropy and non-coaxial plasticity, as evidenced within site investigations from the Tsinghuayuan Tunnel of the Jing-Zhang high-speed railway in China. The aim is to assess the effects of both the initial soil anisotropy and non-coaxiality on longitudinal and transverse tunneling-induced surface settlements. It is shown that the excavation procedures combined with the degree of cross-anisotropy are key towards the accurate prediction of maximum vertical displacements from tunneling, matching field data. Knowledge of the initial soil strength anisotropy can further improve the shape prediction of the transverse tunneling-induced surface settlement troughs. When considering n = 0.6 and β = 0° in simulations, the transverse surface settlement trough obtained is almost coincident with monitored field data. Initial stiffness anisotropy used in the prediction of shield tunnel-induced surface settlements in sandy pebble soils does improve realism of results significantly. The maximum longitudinal settlement predicted by considering cross-anisotropy is larger than that predicted by its isotropic counterpart.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».