Interpretation of laboratory creep testing for reliability-based analysis and load and resistance factor design (LRFD) calibration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Load and resistance factor design (LRFD) is now recommended in North American design codes for reinforced-soil structures, including internal stability limit states. The selection of load and resistance factors that appear in limit state equations is best carried out using reliability-based analysis. In this paper the conventional approach to compute the limit state for geosynthetic reinforcement tensile rupture is reviewed, and is then recast in a reliability-based analysis framework suitable for LRFD calibration using bias statistics. The paper describes how to compute bias statistics from product-specific laboratory creep tests for the reinforcement rupture limit state. A database of results from creep tests on 94 different geosynthetic products was collected from 21 different sources. A total of 1086 in-air tensile test results and 540 creep-rupture data points were examined. This database is used to compute virgin and creep-reduced strength bias statistics for three different geosynthetic product categories. The results of analysis show that variability in the prediction of creep-reduced strength is very low, and is probably captured by the magnitude of variance in the original tensile strength of the test specimens. This greatly simplifies future LRFD calibration for the geosynthetic rupture limit state. An important implication of this study for LRFD design is that creep strength reduction factors can be taken as deterministic. The paper also provides a summary of computed creep-reduction factors that is a useful reference for future estimates of this factor from laboratory creep testing, and for preliminary design purposes using allowable stress design or LRFD approaches.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle