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Enregistrement W4200030765 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0002292

Seismic Bearing Capacity of Geosynthetic Reinforced Strip Footings Using Upper Bound Limit Analysis

2021· article· en· W4200030765 sur OpenAlexaff
Ghazal Rezaie Soufi, Reza Jamshidi Chenari, Richard J. Bathurst

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBearing capacityGeotechnical engineeringLimit analysisReinforcementCohesion (chemistry)GeosyntheticsStructural engineeringUltimate tensile strengthGeologyEngineeringMaterials scienceFinite element methodComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, upper bound limit analysis that includes a horizontal pseudostatic seismic force is used for the first time to obtain the limit load on strip footings seated on cohesive-frictional soils reinforced with a single geosynthetic layer. Reinforcement tensile rupture and sliding failure modes for the geosynthetic layer are included in the analyses. Results of analyses are presented as optimum reinforcement depths and a bearing capacity equation with a single term and different bearing capacity factors for tensile rupture and sliding failure modes. The bearing capacity factors are presented in tables and capture the combined influence of the reinforcement strength, soil frictional strength and cohesion, soil unit weight, footing geometry, uniform surcharge, and magnitude of horizontal ground acceleration.

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 enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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