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Enregistrement W4221032321 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0002788

Analysis of Excavation Support Systems Considering the Influence of Saturated and Unsaturated Soil Conditions

2022· article· en· W4221032321 sur OpenAlexaff
Maha Saleh, Sai K. Vanapalli

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringExcavationSettlement (finance)Civil engineeringSuctionEngineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A well-established framework for the design of excavation support systems (ESSs) is not available in the literature. Several guidelines that have evolved from engineering practice are conventionally used in the design of ESSs. The key indicators for judging the performance of ESSs are wall deformation, internal wall stresses, and surface soil settlement information. There is evidence from several case studies that the measured wall deformations are typically lower than the predicted values. Such behavior may be attributed to ignoring the influence of capillary suction. The key objective of the study presented in this paper is twofold; the first is highlighting limitations in the current design practice and the second is to pave the way for comprehensive design of ESSs. This is achieved by undertaking numerical analysis on a silty clay taking account of the influence of saturated and unsaturated soil conditions to investigate the performance of ESSs based on a rational design approach. In addition, the proposed approach is validated based on wall deflections information using the published results of a case history. The proposed approach is promising for implementing the mechanics of unsaturated soils in geotechnical engineering practice for the rational design of ESSs. The paper also highlights some limitations of the present study and the need for future studies to provide verifications using more case histories.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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