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Enregistrement W4323265781 · doi:10.1061/ijgnai.gmeng-7934

Mechanisms and Modeling Methods of Strain-Softening Behavior of Unsaturated Soils

2023· article· en· W4323265781 sur OpenAlexaff
Xiuhan Yang, Sai K. Vanapalli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringShearing (physics)SofteningSoil waterMaterials scienceViscoplasticityPlasticityShear (geology)Shear bandGeologyComposite materialConstitutive equationStructural engineeringFinite element methodSoil scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies about the strain-softening behavior of unsaturated soils published in the literature during the past three decades are summarized under three categories; namely: (i) mechanical characteristics and micromechanisms, (ii) prediction models for shear strength, and (iii) numerical methods for modeling strain-softening behavior of unsaturated soils. In addition, the influence of the soil–water characteristic curve and time effects on the strain-softening behavior of unsaturated soils are discussed. Various experimental studies related to the strain-softening behavior of unsaturated soils are summarized to interpret the mechanical behavior characteristics and micromechanisms of the strain-softening under large shear deformation. The widely used empirical/semi-empirical prediction models from the literature for interpreting the peak, critical, and residual shear strength of unsaturated soils are comprehensively summarized considering the influence of soil fabric and water phase on the shear strength. Several numerical methods (i.e., conventional plasticity, bounding surface plasticity, disturbed state concept, and elasto-viscoplasticity) of modeling the strain-softening behavior of unsaturated soils are discussed, highlighting their strengths and limitations. The comprehensive details summarized in this paper related to the strain-softening behavior is valuable for the rational analysis and design of geostructures in unsaturated soils that undergo large shear deformation.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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