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Enregistrement W4392066544 · doi:10.1061/jggefk.gteng-12103

A Unified Semiempirical Model for Small-Strain Shear Modulus of Fine-Grained Soils under Hydromechanical Loading

2024· article· en· W4392066544 sur OpenAlexaff
Amin Gheibi, Mehrzad Rahimi, Ali Khosravi

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringSoil waterShear modulusGeologyShear (geology)ModulusMaterials scienceSoil scienceComposite materialPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, several empirical and semiempirical relationships have been proposed to predict the small-strain shear modulus of unsaturated fine-grained soils along different hydraulic and mechanical loadings paths. However, a major deficiency of these relationships is the absence of a coupled linkage between hydraulic and mechanical processes that occur in unsaturated conditions. Specifically, the void ratio and effective stress are considered uncoupled, and changes in soil volume are rarely considered when implementing soil water retention curves in these equations. This study aims to address these deficiencies by discussing the coupled effect of hydraulic and mechanical processes in unsaturated soils and presenting a semiempirical model to predict the small-strain shear modulus, Gmax, of unsaturated low plasticity soils subjected to volume and effective stress changes along different mechanical and hydraulic stress paths. Predictions from this model and three other recently proposed models in the literature are compared with experimental results obtained from a series of suction-controlled bender element tests on silty soil specimens to validate the proposed model. The comparison reveals that the model proposed in this study provides more consistent predictions of the small-strain shear modulus during hydraulic hysteresis, as well as different paths of loading and unloading.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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