Probabilistic Analysis of a Slope Using RLEM and Cross-Correlated Conditional Random Field
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic analyses of slopes using Random Limit Equilibrium Method (RLEM) have been extensively reported in literature.However, in these types of analyses, the generated random fields are based on assumed values of horizontal and vertical correlation lengths.In practice, horizontal and vertical correlation lengths can be measured using CPT data and the data can be used to condition the generated random fields.Conditioning random fields reduces the level of uncertainty in the analysis and helps the simulations to render more reasonable results.In this study, the stability analysis of a simple slope is used to investigate the influence of conditional and unconditional random fields.To generate spatially variable fields, first, some artificial borehole data are employed to correlate the spatially variable friction angle field.Then, considering some typical values for the variability of the cohesion random field and the possible cross-correlation between the two fields, a couple of scenarios are defined to synthesize the spatially variable realizations of the cohesion field.Then, the results of cross-correlated conditioned and unconditioned random fields are compared.The results show that conditioning random field and considering the cross-correlation between soil input parameters significantly reduce the probability of slope failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».