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Enregistrement W4220712068 · doi:10.1680/jgeen.21.00207

A simplified settlement prediction method for piled rafts in clay

2022· article· en· W4220712068 sur OpenAlexaff
Priyanka Bhartiya, Dipanjan Basu, Tanusree Chakraborty

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)Biot numberGeotechnical engineeringPore water pressureDrainageClay soilSoil waterSettlement (finance)GeologyFinite element methodConstitutive equationSoil scienceMechanicsEngineeringStructural engineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the estimation of the non-linear, time-dependent settlement of piled raft foundations (PRFs) embedded in saturated clayey soils subjected to uniformly distributed load under the single-drainage condition was developed. A total of 20 different rectangular PRFs resting on four different types of normally consolidated to moderately overconsolidated clays (overconsolidation ratios of 1, 2 and 5) were analysed to quantify their short- and long-term settlements. Rigorous three-dimensional, elasto-plastic finite-element (FE) analyses were performed with the critical-state-based modified Cam Clay soil constitutive model. Biot's coupled consolidation theory was used to model the time-dependent dissipation of excess pore pressure under the single-drainage condition. The FE analysis results were used to investigate systematically the influence of time and various soil and PRF parameters on the settlement responses of piled rafts. Fitted equations correlating PRF settlements and the degree of consolidation with various influencing parameters were developed. The proposed equations predicted the immediate and primary consolidation settlements and the degree of consolidation with reasonable accuracy and can be used in initial design stages.

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 enseignants0,780
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
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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