This paper proposes a new numerical approach to model geocell reinforced soils, where the geocell is described as membrane elements and the complex interaction between geocell and soil is realized by coupling their degrees of freedom. The effectiveness and robustness of this approach are demonstrated using two examples, i.e., a geocell-reinforced foundation and a large scale retaining wall project. The first example validates the approach against established solutions through a comprehensive parametrical study to understand the influence of geocell on the improvement of bearing capacity of foundations. The study results show that reducing the geocell pocket size has a strong effect on improving the bearing capacity. In addition, when the aspect ratio maintains the same value, the bearing capacity improvement with increasing geocell height is insignificant. Comparing with the field monitoring and measurement in the project, the second example investigates the application of the approach to practical engineering projects. This paper provides a practically feasible and efficient modelling approach, where no explicit interface or contact is required. This allows geocell reinforced soils in large scale project can be effectively modelled where the mechanism for complex geocell-soil interaction can be explicitly observed.
Intensive agricultural development in Mexicali valley, Baja-California, Mexico, has induced tremendous strain on the limited water resources. Agricultural water consumption in the valley mainly relies on diversions of the Colorado River, but their water supply is far less than the demand. Hence, the use of groundwater for irrigation purposes has gained considerable attention. To account for these changes, it is important to evaluate surface water and groundwater conditions based on historical water use. This study identified the effects of agricultural activities on groundwater levels and groundwater recharge in the Mexicali valley (in irrigation unit 16) by a comprehensive MODFLOW Farm process (MF-FMP) numerical modeling. The MF-FMP modeling results showed that the water table in the study area is drawn downed, more in eastern areas. The inflow-outflow analysis demonstrated that recharge to the aquifer occurs in response to agricultural supplies. In general, the model provides MF-FMP simulations of natural and anthropogenic components of the hydrologic cycle, the distribution and dynamics of supply and demand in the study area.
This paper presents a study regarding the influence of various water levels on the characteristics of subgrade mud pumping through a self-developed test instrument. The characteristics of mud pumping are primarily reflected by axial strain, excess pore water pressure, and fine particle migration. The results show that the axial strain increases nonlinearly with an increase in cycles number; however, the increasing rate gradually decreases, thus, an empirical model for calculating the axial strain of the samples is presented. The excess pore water pressure increases rapidly first and then decreases slowly with an increase in cycles number. Furthermore, the dynamic stress within the soil first rapidly decreases and then eventually slows. The results indicate that the axial strain, excess pore water pressure, and the height and weight of the migrated fine particles decrease significantly with a low water level. In this study, when the water level is 50 mm lower than the subgrade soil surface, the issue of subgrade mud pumping no longer exist.
This study aims to prepare a technical protocol for identifying the source of nitrate in water using nitrogen (δ15N) and oxygen (δ18O) stable isotope ratios. The technical processes for nitrate sources identification are composed of site investigation, sample collection and analysis, isotope analysis, source identification using isotope characteristics, and source apportionment for multiple potential sources with the Bayesian isotope mixing model. Characteristics of various nitrate potential sources are reviewed, and their typical ranges of δ15N and δ18O are comparatively analyzed and summarized. This study also summarizes the current knowledge on the dual-isotope approach and how to correlate the field-relevant information such as land use and hydrochemical data to the nitrate source identification.
In this study, a model experiment and field experiment was conducted to introduce the optimal tensile force when constructing a non-open cut tunnel according to the ground conditions of sandy soil. CMR (Concrete Modular Roof) method is economical because of the high precision and excellent durability, and corrosion resistance, and the inserted parts can be used as the main structure of a tunnel. In addition the CMR method has a stable advantage in interconnection because the concrete beam is press-fitted compared to the NTR (New Tubular Roof) method, and the need for quality control can be minimized. The ground conditions were corrected by adjusting the relative density of sandy soil during the construction of non-open cut tunnels, and after introducing various tensile forces, the surface settlement according to excavation was measured, and the optimal tensile force was derived. As a result of the experiment, the amount of settlement according to the relative density was found to be minor. Furthermore, analysis of each tensile force based on loose ground conditions resulted in an average decrease of approximately 22% in maximum settlement when the force was increased by 0.8 kN per segment. Considering these results, it is indicated that more than 2.0 kN tensile force per segment is recommended for settlement of the upper ground.
Ryu, Moo Sung;Lee, Jun Shin;Lee, Jong Hwa;Seo, Yun Ho
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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v.8
no.1
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pp.31-36
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2022
This paper presents the measuring process of dynamic properties of offshore wind power foundation and provides consideration of each step. This Guideline enables to maintain consistent measuring procedure and therefore increase the reliability of test results. Small scaled suction bucket foundation was fabricated to represent the commercial support structure installation mechanism and two cases(free-free, free-fixed) of dynamic tests were performed at workshop. From the tests, the importance of dynamic properties of connection part between suction bucket and tower was figured out. More over, types and configuration of measuring devices are recommended which can help find the natural frequency of wind turbine foundation correctly. In field test, it was found that the natural frequency of suction bucket foundation was increased linearly with the penetration depth due to the confining effect of ambient soil. Meanwhile, it was not easy to get an enough excitation force with normal impact hammer because the N.F of suction bucket model was in the lower range of 0 Hz ~ 5 Hz. Therefore, new excitation method which has enough force and can excite lower frequency range was devised. This study will help develop safety check procedure of suction bucket foundation in field at each installation stage using the N.F measurement.
Due to the importance of accurate analysis of bearing capacity in civil engineering projects, this paper studies the efficiency of two novel metaheuristic-based models for this objective. To this end, black hole algorithm (BHA) and multi-verse optimizer (MVO) are synthesized with an artificial neural network (ANN) to build the proposed hybrid models. Based on the settlement of a two-layered soil (and a shallow footing) system, the stability values (SV) of 0 and 1 (indicating the stability and failure, respectively) are set as the targets. Each model predicted the SV for 901 stages. The results indicated that the BHA and MVO can increase the accuracy (i.e., the area under the receiving operating characteristic curve) of the ANN from 94.0% to 96.3 and 97.2% in analyzing the SV pattern. Moreover, the prediction accuracy rose from 93.1% to 94.4 and 95.0%. Also, a comparison between the ANN's error decreased by the BHA and MVO (7.92% vs. 18.08% in the training phase and 6.28% vs. 13.62% in the testing phase) showed that the MVO is a more efficient optimizer. Hence, the suggested MVO-ANN can be used as a reliable approach for the practical estimation of bearing capacity.
This paper presents the results of a numerical investigation of the effect of geotextile reinforcement on underlying buried pipe behavior using PLAXIS 3D. In this study, variable parameters such as the in-plane stiffness of the geotextile, the pipe stiffness, the soil stiffness, the footing width, the geotextile width, and the location of the geotextile reinforcement layer are investigated. Deflections and bending moments acting on the pipe are evaluated for different combinations of variables and are presented graphically. It is observed that with an increase in the in-plane stiffness of the geotextile reinforcement, there is a tendency for a decrease in both deflections in the pipe and bending moments acting on the pipe. Conversely, with an increase in the pipe stiffness, geotextile reinforcement efficiency decreases. In the investigated region of soil stiffness, for the given pipe and geotextile stiffness, an optimum efficiency of geotextile is observed in medium dense soils. Further, it is shown that relative lengths of geotextile and footing has an important role on geotextile efficiency. Lastly, it is also demonstrated that relative location of geotextile layer with respect to the buried pipe plays an important role on the geotextile efficiency in reducing the bending moments acting on the pipe and deflections in the pipe. In general, geotextiles are more efficient in reducing the bending moments as opposed to reducing deflections of the pipe. Numerical validation is done with an experimental study from the literature to observe the applicability of the numerical model used.
Settlement estimation in cohesion materials is a crucial topic to tackle because of the complexity of the cohesion soil texture, which could be solved roughly by substituted solutions. The goal of this research was to implement recently developed machine learning features as effective methods to predict settlement (Sm) of shallow foundations over cohesion soil properties. These models include hybridized support vector regression (SVR), random forests (RF), and coot optimization algorithm (COM), and black widow optimization algorithm (BWOA). The results indicate that all created systems accurately simulated the Sm, with an R2 of better than 0.979 and 0.9765 for the train and test data phases, respectively. This indicates extraordinary efficiency and a good correlation between the experimental and simulated Sm. The model's results outperformed those of ANFIS - PSO, and COM - RF findings were much outstanding to those of the literature. By analyzing established designs utilizing different analysis aspects, such as various error criteria, Taylor diagrams, uncertainty analyses, and error distribution, it was feasible to arrive at the final result that the recommended COM - RF was the outperformed approach in the forecasting process of Sm of shallow foundation, while other techniques were also reliable.
A reliability-based approach that can systematically model various sources of uncertainty is presented in the context of slope stability. Expressions for characterization of soil properties are developed in order to incorporate sampling errors, spatial variability and its effect of spatial averaging. Reliability analyses of slope stability with different statistical representations of soil properties show that the incorporation of sampling error, spatial correlation, and conditional simulation leads to significantly lower probability of failure than that obtained by using simple random variable approach. The results strongly suggest that the spatial variability and sampling error have to be properly incorporated in slope stability analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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