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Enregistrement W4416182657 · doi:10.1139/cgj-2025-0487

Analytical undrained bearing capacity models for spatially variable soils: mechanisms, uncertainty, and diagnostic maps

2025· article· en· W4416182657 sur OpenAlexvenueno aff
Shangchuan Yang, Ben Leshchinsky, Yongxin Wu, Kai Cui, Zi-Jun Cao

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Research and Development Program of Sichuan ProvinceOutstanding Youth Foundation of Jiangsu Province of ChinaNatural Science Foundation of Sichuan ProvinceInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of ChinaGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaSouthwest Jiaotong University
Mots-clésBearing capacityRandom fieldRandom variableProbabilistic logicMonte Carlo methodSpatial variabilityField (mathematics)Bearing (navigation)Variable (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil strength exhibits natural spatial variability, which obscures the stochastic link between failure mechanisms and bearing capacity. This study establishes an analytical framework that couples multiple kinematically admissible mechanisms with random field theory to quantify the undrained bearing capacity of footings on soil with spatially variable strength. The analytical solutions show good agreement with numerical simulations in evaluating the undrained bearing capacity. Subsequently, the influence of spatial variability in undrained shear strength on the statistics of bearing capacity was investigated, providing insight into the distribution of critical failure mechanisms. Furthermore, this study introduces a failure-frequency map representing the spatial distribution of failure possibility, which can serve as a diagnostic tool to guide ground improvement from a random field perspective. Overall, the analytical model offers direct insights into critical failure mechanisms and their associated influence on bearing capacity under random field conditions, while still retaining the fidelity of probabilistic analyses involving extensive Monte Carlo simulations.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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