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Enregistrement W4391874326 · doi:10.1016/j.soildyn.2024.108548

Modeling cyclic liquefaction and system response of a sheet-pile supported liquefiable deposit: Insights from LEAP-2022

2024· article· en· W4391874326 sur OpenAlexafffund
Sheng Zeng, Andrés Reyes, Mahdi Taiebat

Notice bibliographique

RevueSoil Dynamics and Earthquake Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLiquefactionGeologySheet pileGeotechnical engineeringPile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents numerical simulations of 13 prototype-scale centrifuge tests from the LEAP-2022 project, employing the SANISAND-MSf plasticity model. Calibrated based on data from 56 cyclic direct simple shear tests, the objective was to evaluate the model’s ability to capture cyclic liquefaction-related phenomena comprehensively. The adopted calibration strategy balanced the considerations for the challenges posed by asymmetric cyclic shear stress conditions. Two-dimensional plane-strain numerical models were constructed in OpenSees, simulating a sheet-pile wall supporting medium-dense liquefiable sand under seismic excitations. Results demonstrate the model’s proficiency in predicting excess porewater pressure evolution, spectral acceleration, shake-induced settlement, and sheet-pile head displacement. The study also provides insights into deviations in sheet-pile head displacements between experiments and simulations. Challenges in simulating tests EU-1 and KAIST-2 were identified and addressed, with the overprediction in EU-1 attributed to an overestimation of the pace and extent of cyclic liquefaction and in KAIST-2 to the sensitivity of large cyclic deformations to changes in relative density. The findings offer valuable insights for refining constitutive models, underscoring the importance of considering diverse loading conditions to better align with observed system responses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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