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Bearing-capacity prediction of spatially random <i>c</i> <i>ϕ</i> soils

2003· article· en· 517 citations· W2160472571 sur OpenAlex· 10.1139/t02-086

Pourquoi ce travail est-il 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.

Revue canadienneIl a paru dans une revue canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants
0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

Soils with spatially varying shear strengths are modeled using random field theory and elasto-plastic finite element analysis to evaluate the extent to which spatial variability and cross-correlation in soil properties (c and ϕ) affect bearing capacity. The analysis is two dimensional, corresponding to a strip footing with infinite correlation length in the out-of-plane direction, and the soil is assumed to be weightless with footing placed on the soil surface. Theoretical predictions of the mean and standard deviation of bearing capacity, for the case where c and ϕ are independent, are derived using a geometric averaging model and then verified via Monte Carlo simulation. The standard deviation prediction is found to be quite accurate, while the mean prediction is found to require some additional semi-empirical adjustment to give accurate results for "worst case" correlation lengths. Combined, the theory can be used to estimate the probability of bearing-capacity failure, but also sheds light on the stochastic behaviour of foundation bearing failure.Key words: bearing capacity, probability, random fields, geometric averaging, c–ϕ soil, Monte Carlo simulation.

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La notice

Revue
Canadian Geotechnical Journal
Thématique
Geotechnical Engineering and Analysis
Domaine
Engineering
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
National Science Foundation
Mots-clés
Monte Carlo methodBearing capacityRandom fieldStandard deviationMathematicsGeotechnical engineeringSpatial variabilitySoil waterSpatial correlationFinite element methodStatistical physicsStructural engineeringGeologyStatisticsEngineeringSoil sciencePhysics
Résumé présent dans OpenAlex
oui