Simulation of tri-axial stress redistribution effect in concrete under fatigue loading: lattice discrete model vs. microplane model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F26%3A0194160" target="_blank" >RIV/00216305:26110/26:0194160 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.scipedia.com/public/Aguilar_et_al_2024a" target="_blank" >https://www.scipedia.com/public/Aguilar_et_al_2024a</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.23967/eccomas.2024.046" target="_blank" >10.23967/eccomas.2024.046</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Simulation of tri-axial stress redistribution effect in concrete under fatigue loading: lattice discrete model vs. microplane model
Popis výsledku v původním jazyce
Adaptive sequential sampling provides a good technique to refine and increase the accuracy of surrogate models, used for reliability analysis, based on the selection of possible future candidates in the input domain (i.e., random variables). In the present research, different methodologies for obtaining the training sample for a surrogate model were explored, considering sample size, distribution of the points, and identification of the failure region. The effects on the reliability of the slope stability under vertical loading based on the safety factors from Bishop’s simplified method were obtained. The results reinforce the importance of the characteristics of the training sample used for the application of surrogate models to describe limit states and their accuracy when employed for the computation of the reliability index.
Název v anglickém jazyce
Simulation of tri-axial stress redistribution effect in concrete under fatigue loading: lattice discrete model vs. microplane model
Popis výsledku anglicky
Adaptive sequential sampling provides a good technique to refine and increase the accuracy of surrogate models, used for reliability analysis, based on the selection of possible future candidates in the input domain (i.e., random variables). In the present research, different methodologies for obtaining the training sample for a surrogate model were explored, considering sample size, distribution of the points, and identification of the failure region. The effects on the reliability of the slope stability under vertical loading based on the safety factors from Bishop’s simplified method were obtained. The results reinforce the importance of the characteristics of the training sample used for the application of surrogate models to describe limit states and their accuracy when employed for the computation of the reliability index.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20101 - Civil engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GF22-06684K" target="_blank" >GF22-06684K: Stochastická únava betonu řešená přístupy založenými na disipaci energie s ohledem na vzájemné působení časových a teplotních účinků</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Volume Bridging Disciplines and Scales for Sustainable Cement and Concrete, 2024
ISBN
—
ISSN
—
e-ISSN
2696-6999
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
—
Název nakladatele
CIMNE
Místo vydání
—
Místo konání akce
Lisboa
Datum konání akce
3. 6. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—