АНАЛИЗ НЕРАВНОМЕРНОГО СНИЖЕНИЯ ПРОЧНОСТИ ГРУНТОВЫХ ОТКОСОВ С УЧЕТОМ ПРОГРЕССИРУЮЩЕГО РАЗРУШЕНИЯ Non-equal Strength Reduction Analysis of Soil Slopes Considering Progressive Failure
Bibliographic record
Abstract
Статья посвящена совершенствованию методов расчета коэффициента устойчивости оползнеопасных грунтовых массивов Разработана методика учета неравномерного снижения прочности для анализа устойчивости склонов, учитывающая характеристики прогрессирующего разрушения деформационно-разупрочняющихся грунтов. Метод предполагает, что угол трения и сцепление грунта уменьшаются от пиковых до остаточных значений по различным траекториям в процессе разрушения при сдвиге. В глинистых грунтах снижение сцепления происходит быстрее угла внутреннего трения, а в песках наоборот. Приводятся формулы для определения коэффициентов уменьшения сцепления и угла трения, и затем для определения коэффициента устойчивости. Далее с использованием метода конечных разностей составляется расчетный код на базе программы FLAC3D. Коэффициент безопасности, полученный этим методом, находится между полученными традиционными методами снижения прочности и предельного равновесия. Обсуждается выбор критериев разрушения при анализе предельного угла наклона склона с использованием численного моделирования. Полный текст статьи публикуется в английской версии журнала «Soil Mechanics and Foundation Engineering” vol.58, No.4
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".