Predicting the lateral capacity of short step-tapered and straight piles in cohesionless soils using an FE-AI hybrid technique
Notice bibliographique
Résumé
Offshore pile foundations are frequently subjected to significant lateral loads , often requiring large-diameter piles. Step-tapered piles have emerged as a cost-effective alternative, offering enhanced lateral capacity with reduced material use. However, reliable and straightforward methods for estimating their lateral bearing capacity remain limited. This study presents a hybrid approach combining three-dimensional finite element (FE) modeling and multi-objective genetic algorithm-based evolutionary polynomial regression (EPR-MOGA) to predict the lateral capacity of short straight and step-tapered piles in cohesionless soils . A parametric study using PLAXIS 3D simulated 580 different pile cases under service-level lateral loads. The mechanisms governing the performance of step-tapered piles were examined and discussed. The FE simulation results were then used to train an artificial intelligence (AI)-based model that produces predictive equations, accurately replicating the FE outputs at a horizontal deflection of 12.5 mm while reducing computational time significantly. The study predictions were compared against the Broms' method, the Characteristic Load Method (CLM), and full-scale field test data. The developed equations account for key geometric and soil parameters, offering a practical and efficient tool for the preliminary design of laterally loaded short piles.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».