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Enregistrement W4412580769 · doi:10.1016/j.istruc.2025.109749

Axial capacity of helical piles-A state of the art review of field test and design guidelines

2025· article· en· W4412580769 sur OpenAlexafffundabout
Debarshi Das, A. H. M. Muntasir Billah

Notice bibliographique

RevueStructures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of Calgary
Mots-clésTest (biology)Field (mathematics)Structural engineeringEngineeringState (computer science)Geotechnical engineeringGeologyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helical piles (HPs) have been widely utilized in North America and other regions to support various superstructures, including power transmission towers, residential and commercial buildings, and pedestrian bridges. This study provides a comprehensive overview of various experimental investigations, field testing, and numerical studies that have been undertaken to analyse the behaviour of HPs in different soil conditions and under different loading scenarios. Additionally, this article delivers a concise overview of the design features of HPs, including current design recommendations, their benefits, and limitations, as well as HP's axial and lateral capacity estimate techniques. It also compares several design codes for predicting the axial capacity of HPs, including CFEM (Canada), AC 358 (USA), AS 2159 (Australia), and Practice Note-28 (New Zealand), highlighting their key similarities and differences. Analysis of existing field test data indicates that HPs can achieve capacities of up to 2500 kN in compression and 2000 kN in tension. Moreover, in recent times, HPs have been used in relatively few bridge construction projects in North America. This paper summarizes existing design practices, compares HP capacities reported in the literature, and identifies current trends in the application of HPs as an alternative deep foundation system in bridge foundations.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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