MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308341105 · doi:10.1139/cgj-2021-0430

Interpreting CAPWAP results for driven piles with corrections for setup and residual loads

2022· article· en· W4308341105 sur OpenAlexaffvenue
James R. Bartz, James Blatz

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileResidualStiffnessStructural engineeringDynamic load testingGeotechnical engineeringLoad testingMeasure (data warehouse)EngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of pile capacity using dynamic testing and Case Pile Wave Analysis Program (CAPWAP) analysis has been shown to provide reasonable measurements of capacity and separates the shaft and tip resistance. It is a common method for verifying pile capacities; however, consideration of setup and presence of residual loads at the time of testing are necessary for interpreting the resistance distribution. A test pile program was conducted that included dynamic testing of piles at the end of initial driving and early restrikes to measure the rate of setup. The piles were instrumented to measure residual stresses. The shaft resistance and tip stiffness were interpreted from analyzing multiple blows and corrected for residual stresses. The results from CAPWAP were compared to measurements from static load tests. It was found that correcting CAPWAP results for residual loads resulted in better interpretation of the rate of setup and resistance distribution. Analyzing successive blows with CAPWAP provided an improved estimate of the tip load–movement curve by extrapolating the increase in tip capacity with penetration. The results demonstrate the importance of correcting CAPWAP results for residual stresses to gain a better understanding of the pile capacity, resistance distribution, and tip stiffness for design purposes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetGeotechnical Engineering and Underground StructuresTravaux en français237 207