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Enregistrement W4206692839 · doi:10.1002/nag.3333

Shear strain dependent amplification function of earth dam‐flexible canyon system by the hybrid FEM‐SBFEM technique

2022· article· en· W4206692839 sur OpenAlexafffund
Alireza Yaseri, Jean‐Marie Konrad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodCanyonNonlinear systemStructural engineeringCrestBoundary value problemEngineeringGeologyMathematicsMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The finite element method (FEM) is a powerful tool for the nonlinear modeling of dynamic problems. In the present work, the equivalent linear method (EQL) has been implemented into the FEM. For stratifying the radiation damping condition and rigorously modeling canyon as an elastic unbounded domain, the scaled boundary finite element method (SBFEM) was utilized. The FEM‐SBFEM technique, wherein FEM is coupled with SBFEM, has been extended to take into consideration the effect of earth dam material nonlinear behavior. It was observed that the nonlinear behavior greatly affects the natural frequency, the amplification function (AF), and peak crest acceleration of the earth dam located in canyons. The effects of canyon geometry and flexibility on the nonlinear behavior were examined, and it was seen that by increasing the flexibility of the canyon, the effect of nonlinearity was decreased. The El Infiernillo dam was modeled by 3D proposed technique, and a comparison of the crest AF obtained by the proposed method with the recorded data shows the accuracy of the methodology.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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