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Enregistrement W4401052841 · doi:10.1016/j.jrmge.2024.03.038

3D slope stability analysis considering strength anisotropy by a micro-structure tensor enhanced elasto-plastic finite element method

2024· article· en· W4401052841 sur OpenAlexaboutno aff
Wencheng Wei, Hongxiang Tang, Xiaoyu Song, Xiangji Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnisotropySlope stabilityFinite element methodSlope stability analysisGeotechnical engineeringStability (learning theory)GeologyLandslideSafety factorStructural engineeringGeometryMathematicsEngineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a micro-structure tensor enhanced elasto-plastic finite element (FE) method to address strength anisotropy in three-dimensional (3D) soil slope stability analysis. The gravity increase method (GIM) is employed to analyze the stability of 3D anisotropic soil slopes. The accuracy of the proposed method is first verified against the data in the literature. We then simulate the 3D soil slope with a straight slope surface and the convex and concave slope surfaces with a 90° turning corner to study the 3D effect on slope stability and the failure mechanism under anisotropy conditions. Based on our numerical results, the end effect significantly impacts the failure mechanism and safety factor. Anisotropy degree notably affects the safety factor, with higher degrees leading to deeper landslides. For concave slopes, they can be approximated by straight slopes with suitable boundary conditions to assess their stability. Furthermore, a case study of the Saint-Alban test embankment A in Quebec, Canada, is provided to demonstrate the applicability of the proposed FE model.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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