Enhancing accuracy and efficiency in cyclic liquefaction modeling: An automatic calibration framework for advanced constitutive models
Notice bibliographique
Résumé
Precise calibration of constitutive models for cyclic liquefaction is essential but often time-consuming and requires significant expertise, limiting broader application in geotechnical practice. This paper introduces an automatic calibration tool designed to streamline the process for advanced constitutive models under both monotonic and cyclic loading. The tool supports various types of monotonic and cyclic laboratory test data, offers multiple choices of suitable comparison planes for error calculation, with a focus to also suit cyclic liquefaction problems, and employs advanced optimization techniques. The calibration follows a two-stage approach: first, optimizing parameters governing monotonic response using monotonic test data; second, refining these and additional parameters with both monotonic and cyclic data. The critical state parameters are fixed throughout, while the elasticity parameters are fixed in the second stage, all within defined bounds. Using this automatic calibration tool and the adapted calibration strategy, extensive element-level test data was used to determine the parameters of the SANISAND-MSf model for a given sand. These calibrated parameters were then used to simulate boundary value problems , including centrifuge tests of liquefiable sand slopes and sheet-pile-supported liquefiable sand deposits, all subjected to base excitations, demonstrating excellent alignment with experimental results. This validation highlights the robustness, reproducibility, and accuracy of the tool to model cyclic liquefaction while significantly reducing the expertise and time required for calibration. This represents a significant advancement toward the broader adoption of advanced constitutive soil models in geotechnical engineering practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».