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Enregistrement W4384930232 · doi:10.1061/9780784484968.031

Uncertainty in Liquefaction-Induced Settlement in Numerical Simulations due to Model Calibration

2023· article· en· W4384930232 sur OpenAlexaff
Devdeep Basu, Jack Montgomery, Armin W. Stuedlein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)LiquefactionCentrifugeGeotechnical engineeringFoundation (evidence)Shallow foundationGeologyEarthquake shaking tableCalibrationHuman settlementPore water pressureEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringMathematicsStatisticsBearing capacityGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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