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Enregistrement W4398202930 · doi:10.1088/1755-1315/1335/1/012001

Application of material point method in modeling soil-geosynthetics interactions-a literature survey

2024· article· en· W4398202930 sur OpenAlexaff
Jia Liu, Chengyuan Lin, Sanat K. Pokharel

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeosyntheticsMaterial point methodPoint (geometry)Soil surveyEnvironmental scienceComputer scienceGeotechnical engineeringEngineeringSoil scienceMathematicsSoil waterStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The material point method (MPM) has garnered significant attention in recent years owing to its advantages in solving soil–water-structure interaction problems involving large deformations in geotechnical engineering. The MPM combines the benefits of point-based and mesh-based approaches (finite element method) with both Eulerian computational mesh and continuum descriptions of materials. The successful integration of MPM in simulated landslides, internal erosion, and excavation has been frequently reported. However, solving the soil–geosynthetic interaction problem with the MPM has not been explored, although such problems often entail large deformations. The goal of this study is to collate studies on the simulation of geosynthetics and their interactions with soil using MPM. This paper first discusses the basics of MPM and the formation of thin membrane materials using MPM. It also includes limited applications of MPM in simulating soil–geosynthetic interactions. The applications demonstrate that the MPM is particularly effective in resolving large deformation problems associated with geosynthetics, including problems of landfill settlement, reinforced-slope stability, and geocontainer dropping.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,347

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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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