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Enregistrement W1981963773 · doi:10.1139/t08-082

Reliability measures for pile foundations based on cone penetration test data

2008· article· en· W1981963773 sur OpenAlexvenueno aff
Sumanta Haldar, G. L. Sivakumar Babu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileServiceability (structure)Geotechnical engineeringCone penetration testLimit state designMonte Carlo methodPenetration testStructural engineeringEngineeringRandom variableStatisticsMathematicsSubgrade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in situ behaviour of pile foundations is considerably influenced by variability in soil properties. Cone penetration (CPT) data are often used to determine the pile ultimate capacity. A wider range of values of the ultimate capacity are predicted when different CPT-based methods are used, as compared to using pile load test results. The present study considers inherent soil variability, measurement, and transformation variability. The undrained shear strength obtained from CPT data is considered to be a random variable. An approach to obtain load–settlement curves and the associated statistics from CPT data is suggested. Component reliability indices, based on ultimate limit state (ULS) and serviceability limit state (SLS) criteria, and system reliability indices combining ULS and SLS are evaluated. The variability in the pile–soil interface parameters and pile ultimate capacity is quantified in a Monte Carlo framework using the measured data. The effects of variability, scale of fluctuation, and limiting serviceability settlement on the reliability of pile foundations are also examined. A geotechnical database from the Konaseema site in India is utilized as an example. It is shown that the reliability based design of pile foundations considering spatial variability of soil, along with the variables associated with pile–soil interface properties, enables a rational choice of design loads.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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