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Enregistrement W2783764245 · doi:10.1080/17499518.2017.1422525

Estimation of ultimate bond strength for soil nails in clayey soils using maximum likelihood method

2018· article· en· W2783764245 sur OpenAlexaff
Huifen Liu, Liansheng Tang, Peiyuan Lin

Notice bibliographique

RevueGeorisk Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLog-normal distributionMathematicsMaximum likelihoodStatisticsSoil nailingLikelihood functionBond strengthLimit state designEngineeringStructural engineeringNail (fastener)Materials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a maximum likelihood estimation of the ultimate bond strength for soil nails in clays. Both uncensored and censored ultimate bond strength data for soil nails are collected from the literature. Based on the concept of maximum likelihood, a log-likelihood function is constructed for estimating the mean and coefficient of variation (COV) of the ultimate bond strength jointly using the two types of data. The mean and COV are determined as the pair that maximises the log-likelihood function. Two distribution models (normal and lognormal) are used for the estimation. A comparison of the relative competence between the two candidate distribution models that are adopted for describing the collected uncensored and censored data is performed using the Bayesian Information Criterion. Example designs of soil nail walls against internal pullout limit state of nails and overall stability limit state are provided to demonstrate the benefit of taking censored data into account for estimation of the ultimate bond strength of soil nails.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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