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Enregistrement W3206409545 · doi:10.1139/cgj-2021-0252

A MPM framework for large-deformation seismic response analysis

2021· article· en· W3206409545 sur OpenAlexvenueno aff
M.A. Kohler, Andreas Stoecklin, Alexander M. Puzrin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesamt für EnergieEidgenössische Technische Hochschule Zürich
Mots-clésBenchmark (surveying)Boundary (topology)GeologyFinite element methodBoundary element methodBoundary value problemDeformation (meteorology)Structural engineeringLandslideComputer scienceGeotechnical engineeringSeismologyEngineeringGeodesyMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landslides are often triggered by earthquakes and can cause immense damage due to large mass movements. To model such large-deformation events, the material point method (MPM) has become increasingly popular in recent years. A limitation of existing MPM implementations is the lack of appropriate boundary conditions to perform seismic response analysis of slopes. In this article, an extension to the basic MPM framework is proposed for simulating the seismic triggering and subsequent collapse of slopes within a single analysis step. Original implementations of a compliant base boundary and free-field boundary conditions in the MPM framework are presented, enabling the application of input ground motions while accounting for the absorption of outgoing waves and the free-ground movement at the lateral boundaries. An example slope is analysed to illustrate the proposed procedure and to benchmark it against the results obtained using an independent simulation technique, based on a three-step finite element (FE) analysis. The comparison generally shows a good agreement of the results obtained from the two independent procedures and highlights advantages of the presented “all-in-one” MPM approach, in particular for long duration strong motions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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