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Enregistrement W2560376507 · doi:10.1680/jgere.16.00006

Negative skin friction pile concepts with soil–structure interaction

2016· article· en· W2560376507 sur OpenAlexaff
Siew Ann Tan, Bengt H. Fellenius

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensProfessional Engineers Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileDragParasitic dragGeotechnical engineeringNeutral planeFoundation (evidence)Structural engineeringSettlement (finance)Consolidation (business)Finite element methodEngineeringComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Code-based design of piles with negative skin friction (NSF) considers the NSF force (the drag force) as a load to be imposed on the pile as an unfavourable design action. These codes – for example Singapore Code of Practice CP4, UK Standard BS EN 8004:1986 and the recent Eurocode 7 (EC7) (BS EN 1997-1:2004) – would indirectly factor up the value of the drag force while at the same time disregard the shaft resistance above the neutral plane and factor down the positive shaft resistance below the neutral plane. Thus, the pile design in very deep soft clays typical of Singapore and Asian coastal plains will lead to very conservative pile lengths to meet the code requirements. The Fellenius unified pile design method recognised this deficiency, and it allows for better pile design with NSF taking into account the need for both force and settlement equilibrium between the pile and the soil. Fortunately, EC7 also allows for interactive pile–soil analysis using modern finite-element method tools that can optimise pile design for NSF, in particular when the remaining consolidation settlements around the piles are relatively small. This paper will compare these methods, provide insights into the proper understanding of NSF effects on pile behaviour and recommend the way forward for rational and economical pile design in settling soils.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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