The Importance of Performance-Based Geotechnical Parameters for Nonlinear Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Traditional geotechnical engineering practice typically utilizes a wide variety of empirical correlations which contain varying degrees of epistemic and aleatory uncertainty. The source of the uncertainty varies from the use of poorly controlled field test methods to sample disturbance prior to laboratory testing. When accounting for uncertainties such as these, the geotechnical engineer may be influenced by a desire to give "conservative" values or "better" values to the structural engineer. However, when considering performance-based design, rather than accounting for the uncertainties in empirical formulae and test results through the use of poorly understood and inconsistently applied factors of safety, there is a need for a reduction in the uncertainties themselves. This can be accomplished through the use of high quality field and laboratory testing methods. It is important that the uncertainties in the geotechnical parameters are reduced and that arbitrary safety factors not be applied so that the actual performance of the structure can be accurately modeled by the structural engineer. The best estimate of geotechnical. performance is what is required. Overly conservative or overly aggressive foundation stiffness and/or bearing capacity values, which may seem desirable to some engineers, can lead to the incorrect predicted failure mechanism of the structure and result in a misguided retrofit scheme. Accurate estimates of geotechnical parameters and reduced uncertainties can help owners build safety and cost savings into the analysis and retrofitting of existing buildings. A case history is presented where performance-based design concepts were utilized in obtaining geotechnical parameters for the nonlinear analysis of an existing hospital building.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».