Uncertainty of Driven Pile Capacity using Dynamic Methods
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic pile load testing (i.e., PDA and CAPWAP) was performed during the driving of six piles at two sites included large and low displacement H-piles, and actual pile capacity was determined during the end of drive.The load test provided an opportunity to compare pile design techniques to measured pile performance.The soils at one of presented sites prevent the pile driving process from being completed and the required pile length and capacity were not achieved due to early refusal.Therefore, the engineers redesigned the deep foundation system, whereby the large displacement prestressed concrete piles (PCP's) were replaced with low-displacement steel H-piles.In this paper, seven dynamic methods for predicting axial pile capacity of driven piles are investigated and summarized.The dynamic formulas included Eytelwein, Modified ENR, Janbu, Danish, Navy-Mckay, Gate, and PCUBC.The measured pile capacities were compared to the predictive capacities to evaluate which predictive method would be best suited for estimating the pile capacity at site where such difficult soils may encountered.The evaluation revealed that the pile dynamic formulas are mostly underpredicting pile capacity.Amongst the seven methods, the Danish method gave the most realistic values of the pile capacity.The predictions using the Gates and Modified ENR methods were found to be overly lower than the measured values and was ranked least desirable amongst the methods.The predictions at site where early refusal was encountered, found to be overly lower than the measured values.However, concrete piles were replaced by H-pile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».