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Enregistrement W4313214323 · doi:10.1061/ijgnai.gmeng-7853

Analysis of One-Dimensional Consolidation for Double-Layered Soil with Non-Darcian Flow Based on Continuous Drainage Boundary

2022· article· en· W4313214323 sur OpenAlexaff
Mengfan Zong, Wenbing Wu, M. Hesham El Naggar, Guoxiong Mei, Yi Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)DrainageGeotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)CompressibilityPore water pressureGeologyBoundary value problemSoil scienceMechanicsMathematicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boundary drainage performance controls the rate of pore water discharge in the soil and plays an important role in the prediction of soil consolidation and settlement. Based on a continuous drainage boundary that can reflect the change of boundary drainage performance with time, a one-dimensional consolidation model of double-layered soil considering non-Darcian flow is established. The finite-difference method and semianalytical method are used to solve the consolidation equation, and the reliability of the two methods is verified by comparing with existing solutions. Based on the proposed solution, the consolidation behaviors of the double-layered soil are explored in depth through a systematic parametric study. The results show that, if the time effect of drainage boundary and the influence of non-Darcian flow are ignored, the estimated consolidation rate is relatively fast in the whole consolidation stage. The non-Darcian flow has a greater influence on soil consolidation under the continuous drainage boundary condition compared with that under the traditional drainage boundary condition. The consolidation rate of the foundation can be improved by appropriately increasing the permeability of the underlying soil layer or decreasing the compressibility of the underlying soil layer.

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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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