Adaptive time-truncated coupled FEM–BEM method for seismic soil–tunnel interaction in alluvial basins
Notice bibliographique
Résumé
Seismic analysis of tunnels embedded in sedimentary valleys demands accurate modeling of wave–soil–structure interaction (SSI) with manageable computational effort. Coupled finite element–boundary element methods (FEM–BEM) are effective for such problems, combining FEM’s strength in capturing local soil heterogeneity and BEM’s capability to efficiently model wave radiation. However, direct time-domain BEM (TDBEM) faces prohibitive computational costs due to extensive convolution histories. This study introduces a residual-based adaptive time truncation method for hybrid FEM–BEM simulations of tunnels under seismic loading. The proposed approach dynamically adjusts the memory window based on a residual error criterion, retaining recent contributions exactly and approximating older terms through an exponentially decaying tail with controlled error. Validation against classical benchmarks and application to lined tunnels in sedimentary valleys confirm that the adaptive method maintains high accuracy compared to full-history solutions while reducing runtime and memory requirements by up to 80%. This methodology thus provides a rigorous yet computationally efficient framework for practical seismic evaluation of underground infrastructure in complex geological conditions.
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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 ».