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Enregistrement W4401799513 · doi:10.1139/cgj-2023-0749

Seismic behavior of piles-supported pier-superstructure to liquefaction-induced lateral spreading considering variability of soil permeability

2024· article· en· W4401799513 sur OpenAlexaffvenue
Kemin Jia, M. Hesham El Naggar, Chengshun Xu, Jia Song, Chunyi Cui, Xiuli Du

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringPierLiquefactionPermeability (electromagnetism)GeologySoil liquefactionSuperstructureEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study characterizes the effect on different engineering demand parameters owing to lateral spreading caused by liquefaction. 1 g large-scale shaking table experiments were conducted along with efficient numerical simulations of the piles-supported pier-superstructure system response to strong earthquakes. An integrated nonlinear numerical method was established and evaluated with the results of the shake table experiments, and the seismic response characteristics of the system was discussed by combining the experimental and numerical results. The influence of the initial soil hydraulic conductivity on soil liquefaction was evaluated and the inertia and kinematic effects were evaluated employing cross-correlation analyses. The results indicated that soil softening diminished as the permeability coefficient increased, and consequently the lateral displacements of soil and superstructure decreased, and the superstructure acceleration demand increased. Increased permeability coefficient shifted the fragile location of the piles-supported pier-superstructure from the liquefiable soil bottom to the pier bottom. Finally, the inertial effect increased on pile curvature near pile head while the kinematic effect decreased as the permeability coefficient increased.

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)0,001
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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