Uncertainty assessment of effective friction angle of non-cohesive materials combining data from cone penetration and shear tests
Notice bibliographique
Résumé
The effective shear strength is a critical parameter for evaluating ultimate and serviceability limit states of geotechnical structures. To conduct a fully probabilistic assessment or to determine characteristic values according to the second generation of Eurocodes, it is essential to quantify the uncertainty of ground properties due to inherent variability, measurement error, transformation, and statistical uncertainty. However, unlike other ground properties, shear strength parameters are not directly measured, even in laboratory settings. Instead, they are derived from the relationship between shear and normal stresses, making uncertainty analysis nontrivial. This study applies two regression approaches and the extended multivariate approach (EMA) to estimate the effective friction angle for non-cohesive soils. Firstly, an ordinary least squares (OLS) and a Bayesian linear regression (BLR) approach are utilized to quantify the uncertainties inherent in data from direct shear and triaxial tests from an offshore wind project. Secondly, the EMA is utilized to integrate cone penetration tests (CPT) and shear test data via Bayesian inference. The results are discussed based on characteristic values according to Eurocode 7 (EN 1997-1:2024) highlighting the importance of accurately and precisely estimating mean and uncertainty.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».