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Enregistrement W4392927484 · doi:10.32920/25412788.v1

Reliability-based Design for Axially Loaded Driven Piles in Glacial Deposits

2024· preprint· en· W4392927484 sur OpenAlexafffund
Markus Jesswein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Transports
Mots-clésPileLimit state designGeotechnical engineeringServiceability (structure)Standard penetration testStructural engineeringEngineeringPenetration testReliability (semiconductor)PredictabilityReliability engineeringCivil engineeringMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many factors and uncertainties, especially from the soil conditions, challenge the accuracy of a pile design for the geotechnical ultimate limit state (ULS) and serviceability limit state (SLS). The uncertainties can be contributed by the inconsistent material properties of glacial deposits or a lack of provisions by many design methods for the pile set-up, which is an increase in the pile capacity with time. Thus, for driven steel piles subjected to static and maintained axial loads, the goal of this research was to improve the predictability of these limit states by modifying reliability-based design (RBD) methods. A database was collected first in this thesis with a total of 120 piles subjected to static and/or Pile Driving Analyzer (PDA) tests. These tests were used to evaluate the accuracy of several existing design methods that predict the pile capacity with in-situ measurements, particularly by the standard penetration test (SPT) or piezocone penetration test (CPTu). Since existing methods commonly overestimated the capacity or exhibited significant variations in their predictions, correlations were conducted between results from the in-situ and pile tests to develop new design methods to better consider the soil content and set-up time. Many existing set-up prediction methods rely on time-consuming laboratory tests, but this study offers a practical CPTu-based approach. Afterwards, reliability analyses were performed to help designers account for the uncertainties in designs and estimate the factored resistance for the ULS and SLS. Although a few studies have previously incorporated set-up into RBDs for the ULS, very few, if any, have incorporated set-up for the SLS; thus, this thesis presents a series of resistance factors that were calibrated by Monte Carlos simulation for a range of set-up to end-of-driving resistance ratios and allowable settlements. The findings demonstrate the benefits of versatile methods that consider a range of conditions, such as set-up time, soil classification, and pile geometry. In addition, economic benefits may be received for designs by using a greater factored resistance at a set-up time compared to the end-of-pile-driving condition. Overall, the findings can assist practitioners to mitigate geotechnical risks and deliver more economic and reliable pile designs.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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