Predicting the lateral capacity of short step-tapered and straight piles in cohesionless soils using an FE-AI hybrid technique
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle