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Enregistrement W2082284957 · doi:10.3141/2407-05

Simplified Uniform Hazard Liquefaction Analysis for Bridges

2014· article· en· W2082284957 sur OpenAlexaff
Kevin W. Franke, Roy T. Mayfield, Alexander Wright

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionProbabilistic logicEngineeringHazardPenetration testStandard penetration testBridge (graph theory)Probabilistic analysis of algorithmsHazard analysisReliability engineeringCivil engineeringComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many bridge designers currently rely on the design specifications provided by AASHTO to evaluate liquefaction hazards for foundations and embankments. These guide specifications recommend a pseudo-probabilistic approach (i.e., an approach in which probabilistic estimates of seismic loading are incorporated into a deterministic liquefaction hazard analysis) for most conventional projects. A more consistent approach for the assessment of liquefaction hazards would involve a performance-based or uniform hazard evaluation of liquefaction potential. However, a performance-based liquefaction analysis is complex and difficult to implement in practice. This paper describes a simplified procedure for uniform hazard liquefaction analysis that uses the standard penetration test to closely approximate the results of a performance-based liquefaction analysis at a desired uniform hazard level. The simplified procedure is compatible with current AASHTO load and resistance factor bridge design specifications and is intended for use on bridges and other transportation-related structures. The procedure is summarized and shown to produce more consistent results for liquefaction hazards across different seismic environments than the existing AASHTO pseudo-probabilistic procedure. An example application of the simplified procedure is presented and discussed, and limitations for the procedure's proper use are provided.

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)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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