Uncertainty in Liquefaction-Induced Settlement in Numerical Simulations due to Model Calibration
Notice bibliographique
Résumé
Liquefaction-induced reconsolidation settlements occur as earthquake-generated excess pore pressures dissipate and can lead to significant damage to overlying infrastructure as well as buried structures. Design of earthquake resilient infrastructure in areas with high liquefaction susceptibility requires a methodology to predict these settlements for a variety of soil types and boundary conditions. The state-of-practice empirical models that are commonly used to compute settlements exhibit several limitations that might affect the accuracy of predicted settlement, including an inability to include the effects of partial drainage, non-liquefiable crust, thin layers, and soil fabric. Numerical models can overcome some of these limitations but require proper calibration and validation. Centrifuge and shaking table experiments can be used for this validation, but multiple challenges arise when comparing numerical simulations and experimental results for liquefaction-induced settlements. This paper describes the need for soil-specific calibration of reconsolidation behavior which is one of the key challenges in accurate prediction of settlements. Multiple experiments considering free-field conditions are simulated using the numerical platform FLAC and the constitutive model PM4Sand. The bias in predicted settlement using the default PM4Sand reconsolidation formulation is assessed. A new, tentative relationship for the PM4Sand reconsolidation parameter, fsed,min, is proposed by incorporating the mean grain diameter, D50. Settlement results from simulations using the default and modified reconsolidation schemes are compared to the experiments to assess the level of agreement between them.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».