Class-C Simulations of LEAP-ASIA-2019 via OpenSees Platform by Using a Pressure Dependent Multi-yield Surface Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this chapter, Class-C numerical simulations were performed for LEAP-ASIA-2019 centrifuge experiments that took place at different universities testing facilities. A comparative study was conducted among the simulated and experimental seismic responses of a mildly sloping ground of medium-dense to dense Ottawa-F65 sand under ramped sinusoidal acceleration input motions. A pressure dependent multi-yield surface model that can simulate the liquefaction potential of sand soils under earthquake loading was chosen for the numerical simulations through the OpenSees finite element modeling software. An initial calibration of the soil constitutive model, namely “Phase I,” was performed against different cyclic torsional shear tests for Ottawa-F65 sand under various Cyclic Stress Ratios (CSRs). Numerical modeling of centrifuge experiments “Phase II” was carried out after a few adjustments to the estimated model parameter values for the sake of providing proper computed output responses. The adopted soil model and simulation technique provide adequate numerical predictions of the liquefaction potential for the mildly sloping ground problem and accurately simulate the time histories of excess pore water pressure, accelerations, and surface deformations, regardless of experiencing a few undesirable responses for simulated Kyoto University centrifuge tests. The capabilities and limitations of the selected constitutive soil model and computational technique are analyzed and discussed through the context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».