MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386275772 · doi:10.1080/17486025.2023.2252776

A parametric study on deformation behaviour for design of braced excavation in soft clay

2023· article· en· W4386275772 sur OpenAlexaff
Saptarshi Roy, Kingshuk Dan, Dipanjan Basu, R. Sahu

Notice bibliographique

RevueGeomechanics and Geoengineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringCreepFinite element methodExcavationDeflection (physics)EmbedmentStructural engineeringParametric statisticsEngineeringCompressibilityGround movementGeologyMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adequate prediction of surrounding ground movement during braced excavation is critically important as excessive soil movement damages adjacent structures. The magnitudes and patterns of ground movement and wall deflection largely depend on excavation parameters like thickness of diaphragm wall, wall embedment depth, strut locations and soil parameters such as soil strength, compressibility and creep parameter. In the present paper a thorough, parametric study has been conducted using finite element (FE) analysis to address the influence of various parameters on deformation characteristics of braced excavation in soft clayey deposits. The importance of correct estimation of soil parameters for braced excavation design is also documented. The analysis of typical braced excavations in soft clay is carried out using PLAXIS 2D software where soft soil creep constitutive model is used. On the basis of numerical study a handy design guideline is recommended. Further multivariate regression models are developed incorporating various important excavation parameters for the adequate prediction of maximum wall and ground displacement along with wall and ground surface deformation profile. Here large numbers of data reported in case histories and generated artificially from FE analysis are used for formation of regression equations. The proposed model is validated comparing results from literatures not used for the development of the model.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeomechanics and GeoengineeringMême sujetGeotechnical Engineering and AnalysisTravaux en français237 207