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Enregistrement W4413411094 · doi:10.1061/jggefk.gteng-13954

2024 Terzaghi Lecture: Soil Models in Prediction, Design, and Geotechnical Problem-Solving

2025· article· en· W4413411094 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew J. Whittle

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerzaghi's principleGeotechnical engineeringGeologySoil mechanicsSoil liquefactionSoil waterSoil sciencePore water pressureLiquefaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the written version of the Karl Terzaghi Lecture presented at the ASCE Geo-Congress in Vancouver, British Columbia, Canada, February 27, 2024. It discusses the development of robust, commercial software for numerical analyses of soil continua that has transformed the practice of geotechnical engineering over the course of the author’s professional career. Embedded in these formulations are constitutive equations that represent deformation and shear strength properties of saturated soils. This paper shows how advances in soil modeling have been closely linked to the understanding of soil behavior and then consider the lessons learned in diverse applications from excavation support systems, to staged embankment construction and driven pile capacity. While advanced clay models (MIT-E3) achieve better predictions of performance, simplified methods such as numerical limit analyses (rigid plastic soil behavior) are invaluable for undrained stability analyses. A unified framework for clays and sands (MIT-S1) introduces void ratio as an independent state parameter and represents particle breakage as the primary compression mechanism in granular soils. These concepts explain important scale effects in the performance of foundations on sands. The model also predicts the occurrence of instability in undrained shear associated with prior consolidation stress history and hence, can be used to estimate the potential for triggering of static liquefaction events. Recent work on viscoplasticity (MIT-SR) provides a unifying framework for coupling creep and consolidation, but does not resolve measurements showing different scaling properties that are likely related to specific microstructures of clays. Future advances in soil models will undoubtedly invoke relations between microstructural features and macroscopic properties. These are illustrated in the modeling Old Alluvium, where the breakdown of the intact microstructure affects macroscopic swelling. For complex soil-structure interaction (SSI) problems, it may prove impractical to achieve reliable analyses of soil continua. Here, soil models can be used to calibrate reduced-order models to represent SSI. Hyperplastic inertial macroelements developed for the seismic loading of bridge-abutments are shown to achieve comparable predictions to much more computationally demanding continuum analyses.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,704
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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