Notice bibliographique
Résumé
The ground is a complex engineering material and how to characterize it realistically is a very difficult problem. It is well known that the engineering properties of the ground can vary quite dramatically from point to point throughout a site, and even more so from site to site, and that these properties are highly uncertain. It is also well known that the ground, when subjected to an imposed or self-load, will fail along its weakest path, however tortuous that might be. Given the complexity of the ground, it makes sense to characterize the ground using models which allow for its quite uncertain spatial variability. It also makes sense to use response prediction models which take both spatial variability in ground properties and the tendency of failure to follow weakest paths through the ground into account. The Random Finite Element Method (RFEM) combines spatially varying random field ground models with the finite element method to yield a reliability-based geotechnical methodology which accounts for both spatial variability and weakest path failure mechanisms. Besides being able to realistically model spatial variability in ground properties along with being able to follow the weakest path through the soil, mass, RFEM also provides the significant advantage of being able to account for site understanding in the design process. This paper describes the Random Finite Element Method along with a few of its significant results over a variety of common geotechnical problems. The latter include ground-water modeling, shallow foundation settlement and bearing capacity, deep foundation capacity, and slope stability. LRFD code development will be discussed along the way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».