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Enregistrement W4416567510 · doi:10.1016/j.compgeo.2025.107741

Numerical modeling of liquefiable slopes using Hypoplasticity with ISA and semifluidized states: Benchmarking against LEAP centrifuge data

2025· article· en· W4416567510 sur OpenAlexaboutno aff
H. Abdellatif, Merita Tafili, J. Duque, David Maš́ın, Torsten Wichtmann

Notice bibliographique

RevueComputers and Geotechnics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésCentrifugeConstitutive equationFinite element methodNumerical modelingLiquefactionBenchmark (surveying)Test dataComputer simulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes numerical simulations of a water-saturated, liquefiable sandy slope centrifuge test subjected to dynamic base excitation. The benchmark centrifuge experiment was executed within the scope of the LEAP-2017 project by Carey et al., (2020) . Numerical simulations were conducted in PLAXIS, a finite element modeling software, with the soil’s mechanical behavior modeled through a recently developed hypoplastic model for sands, accounting for semifluidized states and fabric change effects, as proposed by Tafili et al., 2024. The constitutive model was carefully calibrated using element tests performed with Ottawa F-65 sand, which was also employed in the centrifuge test. The dataset comprised oedometric compression tests, drained and undrained monotonic triaxial tests, and undrained cyclic triaxial tests, considering different initial densities and effective stresses. A comparison of measured and predicted results revealed reasonable agreement in terms of acceleration time history, spectral response, and the evolution of excess pore water pressure. These findings provide a comprehensive assessment of the predictive capabilities and limitations of the constitutive model in forecasting the behavior of geotechnical structures under earthquake loading.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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