MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792441947 · doi:10.1139/cgj-2017-0170

Evaluation of model uncertainties in reliability-based design of steel H-piles in axial compression

2018· article· en· W2792441947 sur OpenAlexvenueno aff
Chong Tang, Kok‐Kwang Phoon

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésServiceability (structure)Limit state designPileStructural engineeringGeotechnical engineeringEngineeringStructural loadDesign loadOffset (computer science)Resistance FactorsReliability (semiconductor)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To account for uncertainties of load and resistance in a more rational way, reliability-based design (RBD) concepts have been increasingly applied to design bridge foundations. One of critical elements in the geotechnical RBD process is the characterization of model uncertainties. This paper compiles 126 and 23 reliable static load tests for steel H-piles in axial compression from two databases: Pile-Load Tests (PILOT) and Deep Foundation Load Test Database (DFLTD), respectively. The Davisson offset limit is adopted to define the measured resistance in clay, sand, and layered soil, which is verified with the L1–L2 method developed for drilled shafts. A hyperbolic model with two parameters is chosen to fit the measured load–settlement curves. The uncertainties in resistance calculations and the load–settlement curves are captured by a ratio (or model factor) of measured to calculated resistance and the hyperbolic parameters. The mean values, coefficients of variation, and the probability distributions of the model factors are established from 149 load tests. The statistics of the resistance model factor are applied to calibrate the resistance factors (for the ultimate limit state) in load and resistance factor design of steel H-piles in axial compression. In future, the statistics of the hyperbolic parameters can be incorporated into the development of RBD of steel H-piles at the serviceability limit state.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetGeotechnical Engineering and AnalysisTravaux en français237 207