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Enregistrement W4210790627 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0002331

Nonlinear Slip-Failure Surface and Associated Lateral Earth Pressure

2022· article· en· W4210790627 sur OpenAlexaff
Sergio Esteban Rosales Garzón, Adel Hanna

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensConcordia UniversitySNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlip (aerodynamics)Nonlinear systemLateral earth pressureShearing (physics)Slip line fieldGeometryGeotechnical engineeringMechanicsStructural engineeringGeologyMaterials scienceEngineeringMathematicsShear (geology)PhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In optimizing the design of retaining structures and monitoring their health, it is important to determine the actual nonlinear slip-failure surface and the associated nonlinear lateral stress distribution. This paper presents a model developed for the nonlinear geometry of active and passive slip-failure surfaces in cohesionless soils and for determining their three main associated variables; that is, lateral earth pressure distribution, coefficient of lateral earth pressure, and location of the resultant lateral force. The variational limit-equilibrium method, as applied to a normally consolidated dry granular media, and the plane-strain critical-state friction angle at failure are used to develop the model. The model outputs the governing geometry of the slip-failure surface and its associated lateral stress distribution as a unique nonlinear function of the ultimate shearing resistance at failure. Mostly existing studies are complex unilateral approaches of the lateral stress or the slip-failure geometry as separated issues. In contrast, the present paper addresses a simple coupled solution at critical state that uses a disambiguated friction angle and avoids arbitrary input assumptions such as the geometry of the slip-failure surface.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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