Probabilistic Assessment of Bearing Capacity of Strip Footings Seated on Geosynthetic Reinforced Soil Deposits Using Finite Element Limit Analysis (FELA) and Response Surface Method (RSM)
Notice bibliographique
Résumé
The paper demonstrates the use of the response surface method (RSM) to carry out probabilistic assessment of the bearing capacity of shallow footings seated on geosynthetic reinforced granular layers over randomly variable soft clay deposits. The method substantially reduces the number of Monte Carlo simulations required to carry out the probabilistic finite element limit analyses of the bearing capacity problem. A finite element limit analysis model based on the lower bound theorem is furnished and verified using some well-known analytical methods, and is then used to generate a large synthetic database of numerical results for bearing capacity of shallow foundations on a reinforced granular fill over randomly variably soft clay deposits. To this end, a permutation of the important influencing parameters is formed, and lower bound FELA-based limit loads are sought through optimization in MATLAB. A closed-form solution is formulated using RSM-based polynomials. The RSM equations, which are acquired from least squares regression analyses, are used to carry out probabilistic Monte Carlo simulations, and the results are presented in forms of cumulative distribution functions. Results from the probabilistic analyses are introduced into reliability-based design approach to render design loads for different reliability levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».