Fuzzy-based approach for determination of characteristic values of measured geotechnical parameters
Notice bibliographique
Résumé
Determination of the nominal (characteristic) values of geotechnical properties plays a crucial role within the limits states design (LSD or LRFD) concepts. The interrelationship between the process of the selection of the nominal value and the safety level is not clearly addressed in most of the new limits states design codes of practice for geotechnical engineering. Estimation of the characteristic values (p% fractile or the mean value) using the stochastic models is often linked up with some assumptions regarding the probability distribution functions. Probability theory has been perceived as a unique methodology to handle uncertainty in these geotechnical parameters despite the fact that some of the uncertainties associated with these geotechnical properties may be nonstochastic in nature. In this paper, the uncertainty connected with measured geotechnical properties is modeled using the fuzzy-reliability techniques. The measured parameters are rendered into fuzzy variables and the nominal values are characterized by fuzziness. The procedure presented is proposed as an alternative or complementary method to the estimate of the nominal values of geomaterials. The approach is illustrated with computational algorithms and a numerical example.Key words: characteristic value, nominal value, fuzzy model, fuzzy variable, resistance factor, probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».