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Enregistrement W4386360080 · doi:10.1139/cgj-2023-0196

Assessment of twin tunnelling induced settlement and load transfer mechanism of a single pile in dry sand

2023· article· en· W4386360080 sur OpenAlexvenueno aff
Hu Lü, Jiangwei Shi, Chao Shi, Wei-Wei Pei, Shaoming Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Education of Guangdong ProvinceNanyang Technological UniversityMinistry of Education - Singapore
Mots-clésPileGeotechnical engineeringQuantum tunnellingSettlement (finance)Shearing (physics)Parametric statisticsGeologyComputer simulationEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducted both three-dimensional physical model tests and numerical back-analyses to examine the performance of a single pile subjected to twin tunnelling beneath the pile toe in dry sand. Moreover, numerical parametric analyses were carried out to assess the impact of working load level and tunnel volume loss on pile behaviour. The findings revealed that the first tunnelling induced a 1.9% dp (pile diameter) settlement in the pile when the pile toe was 0.5 D (tunnel diameter) above the twin tunnels, which had a 1.0% volume loss. The settlement was accompanied by an upward load transfer mechanism. The second tunnelling had a reduced impact and induced only 76% of the settlement caused by the first tunnelling. The study also showed that tunnelling-induced shearing behaviours weakened beneath the pile toe with a decrease in working load, resulting in reduced pile head settlement. Moreover, the computed pile settlement increased by 178% when the tunnel volume loss increased from 0.5% to 2%. The findings of this study offer valuable data for the validation and calibration of numerical models. In addition, the outcome from this study provides useful insights into the prediction of the pile-soil-tunnel interaction when subjected to twin tunnelling.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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