The Role of Full Scale Testing in ASD and LRFD Driven Pile Designs
Notice bibliographique
Résumé
For design of foundations on driven piles, Load and Resistance Factor Design (LRFD) is increasingly replacing the conventional Allowable Stress Design (ASD) approach. LRFD separates the uncertainty in loading conditions from the uncertainty in resistances, while the ASD approach uses a single "global factor of safety" to cover all uncertainties. Concerning resistances, LRFD uses a range of "resistance factors" adjusted to the method of capacity evaluation and level of quality control and assurance during construction, while the previous ASD approach often considers only the method of capacity evaluation but not the amount of testing. Considerable confusion exists as to how to best apply the new LRFD methodology and reap its potential benefits to affect a safe and economical foundation. This paper attempts to address some of the issues and answer questions associated with the newly implemented method. The benefits of full scale pile testing, by either static or dynamic methods, and of an increased amount of such testing, are illustrated by numerical examples. After a review of the global factors of safety for different codes, pile designs using ASD global factors of safety are compared with designs produced using the most recently developed LRFD resistance factors from AASHTO Specifications. Among the capacity evaluation methods will be static analysis, dynamic formula, wave equation, dynamic testing and static testing. Although the prime emphasis is the AASHTO specification, comparisons are also made with resistance factors from current standards from Europe, Australia, and Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».