Using a genetic algorithm to develop a pile design method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A genetic algorithm (GA) was used in this study to develop a standard penetration test (SPT)-based design method for the axial capacity of driven piles. A total of 72 pile load tests was collected from literature and divided into two groups based on their measurements. The first group had the load-transfer distribution measurements for extracting both the unit side and tip resistances. These unit resistances were correlated by the GA with soil measurements and pile properties to develop the design method. The second group, where only the total capacity measurements were available, were used to validate the new design method and compare its performance with three existing SPT-based design methods. The new GA-derived design method considers nonlinear relationships with the effective stress and pile length and provides an unbiased prediction with a low coefficient of variation (COV) of 40.0 %, while the three existing methods overestimate the capacity by a factor of 1.62 to 1.65 with a high COV of 40.3 % to 52.8 %, which could result in an under design of pile foundations. This study shows that the GA was able to obtain complex relationships with great accuracy and the new design method can be applied to new cases reasonably well.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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