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Enregistrement W2621218915 · doi:10.1061/9780784480724.050

Laterally Loaded Pile Behaviors in Clay with Uncertainty in Strain <i>ɛ</i> <sub>50</sub>

2017· article· en· W2621218915 sur OpenAlexaff
Namhong Min, Jeong-Yun Won

Notice bibliographique

RevueGeo-Risk 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileProbabilistic logicProbabilistic analysis of algorithmsGeotechnical engineeringMonte Carlo methodRandom variableStrain (injury)Shear (geology)Structural engineeringGeologyMaterials scienceMathematicsEngineeringStatisticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncertainty in soil strengths and lateral loads have been the main foci of the probabilistic analyses of laterally loaded piles in clay. Very little attention has been paid to the uncertainty in strain ɛ50, while it apparently governs the slope of p-y curves and affects the lateral behaviors of piles in clay. This study develops a probability model for strain ɛ50 based on a recently published database, and conducts a probabilistic analysis for a pile design case. The strain ɛ50 was taken as the single random variable that is independent of undrained shear strength. A spreadsheet was developed to perform extensive calculations from the Monte Carlo approach in the probabilistic lateral pile analyses. The probabilistic analysis results demonstrated that the variability in strain ɛ50 has substantial impacts on the lateral displacements and the pile stresses. The uncertainty in strain ɛ50 should be carefully considered in the laterally loaded pile analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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