MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4247706278 · doi:10.32920/ryerson.14645484

Improving the Prediction for the Ultimate Axial Capacity of Driven Piles in Ontario Soils with a Genetic Algorithm

2021· preprint· en· W4247706278 sur OpenAlexafffundabout
Markus Jesswein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Transports
Mots-clésPileChristian ministryGeotechnical engineeringGenetic algorithmSoil waterStructural engineeringEngineeringBearing capacityUltimate loadCivil engineeringEnvironmental scienceMathematicsAlgorithmMathematical optimizationSoil scienceFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A genetic algorithm (GA) was developed to improve predictions for the ultimate axial capacity of driven piles in Ontario soils. Challenges arise to accurately predict the ultimate capacity due to many influential factors, such as the ground conditions, installation method, and pile geometry. A total of 43 piles (H or pipe piles) were collected from the Ministry of Transportation of Ontario. Side and tip resistances were extracted from piles subjected to extension and compression load tests. The soil measurements and pile resistances were regressed with a statistical analysis and GA, and the developed relationships were compared to existing design methods. On average, existing design methods overestimated the capacity by a factor of 1.16 to 3.00. The proposed correlations were slightly conservative with the capacity but provided errors within ± 30 % of the measured side resistance. The new design methods from the GA offer substantial improvements for pile design

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeotechnical Engineering and Soil Mechanics→Travaux en français237 207→