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Enregistrement W2606744455 · doi:10.11159/icgre17.157

Load-deformation Analysis of a Pile in Expansive Soil upon Infiltration

2017· article· en· W2606744455 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yunlong Liu, Sai K. Vanapalli, Amina W. BA

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Ottawa
Mots-clésExpansive clayPileInfiltration (HVAC)Geotechnical engineeringExpansiveDeformation (meteorology)GeologySoil scienceMaterials scienceSoil waterComposite materialCompressive strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piles are widely used as foundations in regions with expansive soil deposits to safely carry loads from the superstructure to the soil without undergoing unacceptable deformations.These foundations are typically designed assuming that that the soil is in a state of saturated condition extending conventional soil mechanics principles.However, the soil surrounding the pile in expansive soils is typically in an unsaturated state.Due to this reason, the mechanical behaviour of the pile is significantly influenced by matric suction.In this paper, the pile load transfer model proposed by Zhang and Zhang (2012) is modified by taking account of the influence of matric suction on the pile-soil interface shear strength for estimating the load-deformation behaviour.In addition, an algorithm is developed for estimating the load-deformation analysis of a single pile in expansive soils, taking account of infiltration conditions.An example problem is presented for highlighting the influence of infiltration on the load settlement behavior of a single pile in Regina clay, which is a typical expansive soil from Canada.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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