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Enregistrement W2954409405 · doi:10.1139/cgj-2019-0026

Bearing capacity of spread footings on aggregate pier–reinforced clay: updates and stress concentration

2019· article· en· W2954409405 sur OpenAlexvenueno aff
Taeho Bong, Armin W. Stuedlein, John P. Martin, Byoung-Il Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPierBearing capacityGeotechnical engineeringAggregate (composite)Structural engineeringShallow foundationBearing (navigation)GeologyEngineeringMaterials scienceComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggregate piers represent an economical ground improvement technique used to increase bearing capacity and reduce settlements of weak soils. Several approaches have been developed to estimate the bearing capacity of aggregate pier–reinforced clay, but these models exhibit large prediction bias and uncertainty. This study uses newly developed footing loading test data to investigate the relationship between the bearing capacity and the area replacement and slenderness ratios. The bearing capacity of a single aggregate pier, whether isolated or in groups, below a loaded footing increases as the area replacement ratio decreases due to increase in extent of confined soil surrounding the pier. The length and diameter of an aggregate pier is also shown to result in significantly increased bearing capacity, an effect that diminishes with increasing slenderness. New modifications are proposed to existing simplified and cavity expansion models to account for the effect of confinement, area replacement ratio, and slenderness ratio using a leave-one-out cross-validation technique. The cross-validation analysis resulted in robust bearing capacity models that are more accurate than existing analytical models. Additionally, the stress concentration ratio for shallow foundations supported by aggregate pier–reinforced plastic soils at failure was estimated and compared with the available data, indicating its sensitivity to design variables and showing that this critical design parameter may be predicted using the updated models.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,634

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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