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Enregistrement W4406252461 · doi:10.3390/coatings15010070

Settlement Prediction for Cast-in-Place Tubular Piles with Large Diameters Based on the Load Transfer Approach

2025· article· en· W4406252461 sur OpenAlexaff
Jiujiang Wu, Lin Xiao, Jifeng Lian, Lijuan Wang

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)Geotechnical engineeringGeologyTransfer (computing)Structural engineeringMaterials scienceMechanicsComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-diameter cast-in-place tubular piles offer high efficiency and adaptability for various engineering applications. Despite their widespread use, the bearing behavior of these piles remains complex due to the interactions with the internal soil core, and the related theoretical framework is not yet fully developed. In this study, a simplified load transfer model is proposed based on the pile–soil interaction mechanism of large-diameter tubular piles. Comprehensive load transfer models for the skin friction and end resistance of both the pile body and the soil core are established, supported by a detailed theoretical analysis. A novel three-criteria approach is introduced for the first time to enhance settlement predictions for large-diameter tubular piles by considering the displacement coordination mechanism of the internal soil core, addressing the limitations of traditional two-criteria methods. The proposed methods are validated through two engineering case studies, demonstrating their effectiveness and confirming their rationality and applicability in practical scenarios.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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