Algorithm Optimisation and Landslide Risk Assessment for Critical Soil Thickness Calculation on Slopes Based on 3D Numerical Simulation (FLAC-3D) and Geographic Information System (GIS)
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the Dingjiafen slope in Chuxiong City, China, with the aim of improving the accuracy of slope landslide risk prediction. Formulas for calculating the critical soil layer thickness at the onset of slope instability are derived based on the physical model of the slope. Using the Digital Elevation Model (DEM) and ArcGIS, the critical and maximum soil layer thickness of each slope unit are calculated to predict potential landslide areas. FLAC-3D is employed to simulate and analyze the slope’s stability under natural conditions, and the numerical simulation results are compared with the predictions in ArcGIS. The findings reveal variations in the critical and maximum soil layer thickness among different slope units due to diverse topography. The slope units on both sides of the Chumeng Highway slopes, with a critical soil layer thickness ( ) between 1 and 3 meters, are connected, aligning with the results of FLAC-3D three-dimensional numerical simulation and the actual sliding positions on-site. Applying this method to simulate the soil layer thickness at the critical state for each slope unit enables slope stability prediction, offering a new perspective for the analysis and prediction of slope stability.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».