PEMODELAN NUMERIK FONDASI DANGKAL DI ATAS TANAH LEMPUNG YANG DIPENGARUH BEBAN DINAMIK
Notice bibliographique
Résumé
Gempa bumi merupakan bencana alam yang sulit diprediksi dan dicegah. Selain itu, gempa bumi dapat menimbulkan tekanan tambahan dan kehancuran infrastruktur. Gerakan tanah yang ditimbulkan oleh gempa bumi harus diperhitungkan ketika merancang bangunan, khususnya untuk struktur geoteknik seperti fondasi. Fondasi sangat penting dalam mendukung bangunan atas. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian terhadap fondasi yang terkena beban gempa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh beban dinamis yang bersumber dari gerakan tanah, secara bervariasi, yang dikenai fondasi dangkal dengan Analisis Respon Situs Non Linier dengan Metode Numerik. Gerakan tanah yang digunakan berdasarkan data yang tercatat di Jepang (2007), Taiwan (1999), dan Italia (1980). Selain itu, lapisan tanahnya terdiri dari lempung homogen dengan tiga konsistensi yaitu lunak, sedang, dan keras yang dimodelkan dengan material Hardening-Soil Small. Penelitian kami mencakup pengamatan deformasi dan waktu yang menunjukkan terjadinya gerakan tanah terbesar. Hasil analisis menunjukkan bahwa deformasi tertinggi, baik vertikal maupun horizontal, terjadi pada tanah lunak. Gempa Taiwan menghasilkan deformasi horizontal tertinggi dibandingkan gempa lainnya. Namun, deformasi vertikal tertinggi dihasilkan oleh gerakan tanah pada gempa Italia. Berdasarkan hasil intensitas arias terlihat bahwa durasi gempa antara 10% hingga 90% adalah lebih dari 9 detik untuk seluruh gempa.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».