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Enregistrement W1972679477 · doi:10.1139/t08-061

Load and resistance factor design of shallow foundations against bearing failure

2008· article· en· W1972679477 sur OpenAlexaffvenue
Gordon A. Fenton, D. V. Griffiths, Xianyue Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésServiceability (structure)Limit state designShallow foundationEngineeringFoundation (evidence)Bearing capacityReliability (semiconductor)Geotechnical engineeringStructural engineeringResistance FactorsFactor of safetyReliability engineeringCivil engineeringSettlement (finance)Load factorComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shallow foundation designs are typically governed either by settlement, a serviceability limit state, or by bearing capacity, an ultimate limit state. While geotechnical engineers have been designing against these limit states for over half a century, it is only recently that they have begun to migrate towards reliability-based designs. At the moment, reliability-based design codes are generally derived through calibration with traditional working stress designs. To take advantage of the full potential of reliability-based design the profession must go beyond calibration and take geotechnical uncertainties into account in a rational fashion. This paper proposes a load and resistance factor design (LRFD) approach for the bearing capacity design of a strip footing, using load factors as specified by structural codes. The resistance factors required to achieve an acceptable failure probability are estimated as a function of the spatial variability of the soil and by the level of “understanding” of the soil properties in the vicinity of the foundation. The analytical results, validated by simulation, are primarily intended to aid in the development of the next generation of reliability-based geotechnical design codes, but can also be used to assess the reliability of current designs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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