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Enregistrement W2912623819 · doi:10.1002/nag.2886

An analytical continuum model for axially loaded end‐bearing piles in inhomogeneous soil

2019· article· en· W2912623819 sur OpenAlexaff
George Anoyatis, George Mylonakis, Aggelos Tsikas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxial symmetryPileSettlement (finance)ModuliGeotechnical engineeringAlgebraic equationStiffnessModulusBearing (navigation)Shear modulusMathematicsMechanicsGeologyStructural engineeringGeometryPhysicsEngineeringNonlinear systemComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary An approximate static solution is derived for the elastic settlement and load‐transfer mechanism in axially loaded end‐bearing piles in inhomogeneous soil obeying a power law variation in shear modulus with depth. The proposed generalised formulation can handle different types of soil inhomogeneity by employing pertinent eigenexpansions of the dependent variables over the vertical coordinate, in the form of static soil “modes”, analogous to those used in structural dynamics. Contrary to available models for homogeneous soil, the associated Fourier coefficients are coupled, obtained as solutions to a set of simultaneous algebraic equations of equal rank to the number of modes considered. Closed‐form solutions are derived for the (1) pile head stiffness; (2) pile settlement, axial stress, and side friction profiles leading to actual, depth‐dependent Winkler moduli, (3) displacement and stress fields in the soil; and (4) average, depth‐independent Winkler moduli to match pile head settlement. The predictive power of the model is verified via comparisons against finite element analyses. The applicability to inhomogeneous soil of an existing regression formula for the average Winkler modulus is explored.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,317 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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