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Enregistrement W2323170311 · doi:10.1139/t10-094

Evaluation of lateral interpretation criteria for rigid drilled shafts

2011· article· en· W2323170311 sur OpenAlexvenueno aff
Yit-Jin Chen, Song-Wei Lin, Fred H. Kulhawy

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésServiceability (structure)Structural engineeringGeotechnical engineeringLimit state designHyperbolaEngineeringStructural loadLoad testingTest dataLimit loadGeologyMathematicsGeometryFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Representative criteria are examined to evaluate the “interpreted failure load” or “capacity” of rigid drilled shaft foundations under lateral loading. Field lateral load test data are used for this analysis, consisting of both drained and undrained databases. It was found that a hyperbola describes the load–displacement data well and that the normalized undrained curve is stiffer, higher, and more sharply curving than the drained curve. The initial elastic region ends at approximately 1%B (where B is the shaft diameter),which represents serviceability limit state (SLS) conditions. The final region begins at about 4%–5%B, which represents ultimate limit state (ULS) conditions. Also, the Q L method is most appropriate for interpreting the “failure load” because it is the only method that incorporates actual soil-shaft failure mechanisms as part of the interpretation, is the least variable, and has the lowest coefficient of variation (COV). Further detailed recommendations are given for assessing the load test data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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