Experimental and numerical analysis of rainfall-induced slope failure of railway embankment of semi high-speed trains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Safety and maintenance of railway tracks has been very crucial, for sustainable economic development of many nations. Almost the entire Indian railway tracks were built over the raised earth embankments. These embankments are susceptible to slope failure due to numerous reasons. One of the major cause is seepage and surface runoff during rainy (monsoon) season. Erosion by gullying has regarded as most significant failure scar. Various researches had studied the embankment failure due to rainfall. However, the gullying effect on the slope failure has been missing in these studies. Hence, in this study slope stability analysis of the railway embankment has been performed considering the gullying. Embankment of Dedicated Freight Corridor (India) has been taken up in this study. The present study has three sections (a) Field observation, (b) scaled laboratory modelling, and (c) FEM-based numerical analysis. The effect of vegetation, degree of compaction, and the intensity of rainfall on the slope stability has been evaluated. Effect of gullying has incorporated through change in shape and dimension of embankment. It has been found that vegetation significantly reduced the gully formation and also the less compacted slope experienced more gullies formation as compared to the more compacted slope. While varying the rainfall intensity from 20 to 100 mm, it has been observed that without consideration of gully higher FOS (factor of safety) was reported. Moreover, FOS decrease with increase of rainfall from 20 to 100 mm and becomes constant after that.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».