A Normalized Hyperbolic Approach for Predicting Peak Shear Strength in Multistage Direct Shear Tests
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a predictive framework for estimating peak shear strength and the corresponding shear displacement in direct shear tests, with a particular focus on applications to multistage testing.A normalized hyperbolic function, originally developed for triaxial tests, is adapted to represent the shear stress-displacement curve up to failure.Based on a dataset of 484 direct shear tests performed on 175 different soils, the parameters of the model were derived through regression and empirically linked to the normalized secant elastic modulus.In multistage direct shear tests, early termination of the initial shearing phases often prevents the direct measurement of peak values.To address this, a prediction algorithm was developed that estimates the unknown peak shear strength and displacement based on the initial portion of the shear curve.This algorithm combines empirical relationships with a stochastic search method based on differential evolution to minimize the prediction error.The model was validated across the full dataset, and simulations showed that peak values could be predicted with high accuracy even when only 60% of the displacement at failure was used as input.The results highlight the potential of this approach to improve the reliability and efficiency of multistage shear testing in fine-grained, coarse-grained, and mixed soils.
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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) | 0,001 | 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 ».