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Enregistrement W2122429204 · doi:10.1680/geng.13.00021

Modelling helical screw piles in soft clay and design implications

2013· article· en· W2122429204 sur OpenAlexfundno aff
Sam Stanier, J.A. Black, C. C. Hird

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen's UniversityQueen's University BelfastUniversity of Sheffield
Mots-clésStiffnessStructural engineeringPileEngineeringStress (linguistics)Materials scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helical screw piles are a popular solution for relatively low-capacity, removable or recyclable foundations supporting road and rail signage or similar light structures. When specifying a helical screw pile, a designer must choose the active length and the helical plate spacing ratio, which are governed by the number, spacing and size of the individual helices. This paper presents an investigation using transparent synthetic soil and particle image velocimetry to observe the failure of helical screw piles with helical plate spacing ratios of 1·5–3 and active lengths up to three times the diameter. For the geometries and properties examined, capacity is shown to be a function of active length and the dominant failure mechanism is characterised by the formation of a cylindrical failure surface. A simple analytical model is developed and used to assess the impact of different design methodologies on immediate displacements under loading. A traditional ‘permissible stress' method is shown to be conservative, whereas modern ‘partial factor' methods are more economical and lead to greater immediate displacements for a given design load. Designers using modern ‘partial factor' approaches, such as Eurocode 7, might benefit from specifying a helical plate spacing ratio of less than 1·5 to maximise the stiffness of the response to axial loading and minimise the immediate displacements experienced upon application of working 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations53
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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