Stochastic Analysis of Reverse Fault Rupture Hazards in Tunnels Considering Soil Parameter Uncertainties
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 38، شماره: 4
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 265
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-38-4_007
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1403
چکیده مقاله:
In an era where underground transportation infrastructure is increasingly vital, the construction of tunnels across fault lines has become a necessary challenge. This study addresses the critical issue of assessing the impact of fault ruptures on shallow tunnels, with a particular emphasis on the variability of soil parameters. We employ the Stochastic Finite Element Method (SFEM), providing a robust framework for simulating the unpredictable nature of soil properties in shallow tunnels under the impacts of surface fault rupture hazards. Our approach highlights the significant influence of soil parameter variations in the analysis of tunnel vulnerability during fault ruptures. The findings offer valuable insights for the design and safety assessment of tunnels in seismically active regions, contributing to the advancement of geotechnical engineering practices in the context of fault rupture hazards. Specifically, the maximum stress values demonstrated substantial increases of ۷۷ and ۱۰۰% when compared to the ۰.۵-meter case for the ۱.۰-meter and ۲.۰-meter scenarios, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Mousavi
Faculty of Civil, Water and Environmental Engineering Shahid Beheshti University, Iran
A. Noorzad
Faculty of Civil, Water and Environmental Engineering Shahid Beheshti University, Iran
B. Ebrahimian
Faculty of Civil, Water and Environmental Engineering Shahid Beheshti University, Iran
S. Foti
Department of Structural, Geotechnical and Building Engineering, Politecnico di Torino, Italy
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :