Design method reliability assessment from an extended database of axial load tests on piles driven in sand
Notice bibliographique
Résumé
The accurate prediction of axial capacity remains a challenging task for piles driven in sands. Rigorous database studies have become key tools for assessing the efficacy of design methods. This paper employs the 117 high-quality entries in the recently developed Zhejiang University – Imperial College London (ZJU–ICL) database to check for potential biases between nine prediction procedures, considering a range of factors. The analysis highlights the critical importance of addressing age after driving, open and closed ends, tension versus compression, and concrete compared to steel. It also shows the hierarchy of reliability parameters associated with the alternative approaches. The “full” Imperial College pile (ICP) approach and The University of Western Australia (UWA) approaches are found to have significant advantages in eliminating potential biases. It is also argued that design load and resistance or safety factors should be varied to match the design and site investigation methods applied, as well as the loading uncertainty and degree of load cycling, which often vary between applications. Noting that predictions for base capacities Q b are inherently less reliable than for shaft Q s , especially in rapidly varying ground profiles, credible lower bound parameters (cone resistance, q c ) are recommended for Q b assessment. It is also recommended that the potential effects of cycling be addressed carefully in cases that involve substantial environmental loading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».