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La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Xu, Qiang / Zhu, Yongquan / Lei, Shengxiang / Fan, Haobo / Wang, Dapeng / Ma, Kaimeng / Fang, Zhichun (2023): A Simplified 3D Theoretical Model for Calculating the Surface Settlement Induced by Tunnel Undercrossing Excavation. Dans: International Journal of Geomechanics, v. 23, n. 10 (octobre 2023).

    https://doi.org/10.1061/ijgnai.gmeng-8767

  2. Li, Congming / Lei, Shengxiang / Xiao, Qinghua / Chen, Shougen / Han, Xiangyu / Chen, Qiaofeng / Qiu, Zemin (2023): Investigating mechanical characteristics of novel precast segmental lining using experimental and numerical methods. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 140 (octobre 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2023.105274

  3. Li, Congming / Lei, Shengxiang / Xiao, Qinghua / Pan, Yin / Han, Xiangyu / Chen, Qiaofeng (2023): An experimental and numerical investigation on the load transfer efficiency of a novel prefabricated cement concrete pavement. Dans: Structures, v. 53 (juillet 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.istruc.2023.04.130

  4. Xu, Qiang / Lei, Shengxiang / Zhu, Yongquan / Zhao, Wei / Wang, Cong / Wang, Dapeng (2022): Theoretical Prediction Model for Surface Settlement Caused by the Excavation of New Tunnels Undercrossing Existing Tunnels Based on Modified Stochastic Medium Theory. Dans: KSCE Journal of Civil Engineering, v. 26, n. 9 (1 août 2022).

    https://doi.org/10.1007/s12205-022-1911-6

  5. Xiao, Qinghua / Lei, Shengxiang / Cui, Kai / Li, Wensheng / Han, Xiangyu / Liu, Jianguo / Huang, Xunhong / Chen, Shougen (2022): Effect of the longitudinal local wetting-induced collapse on tunnel structure in loess strata. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 122 (avril 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2022.104361

  6. Xiao, Qinghua / Li, Congming / Lei, Shengxiang / Han, Xiangyu / Chen, Qiaofeng / Qiu, Zemin / Sun, Biao (2021): Using Hybrid Artificial Intelligence Approaches to Predict the Fracture Energy of Concrete Beams. Dans: Advances in Civil Engineering, v. 2021 (janvier 2021).

    https://doi.org/10.1155/2021/6663767

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