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Enregistrement W4412893167 · doi:10.1002/nag.70028

Numerical Analysis of Soil Consolidation and Time‐Dependent Skin Friction Mobilization Around Permeable Pipe Pile

2025· article· en· W4412893167 sur OpenAlexaff
Yu‐Lin Lu, Yunpeng Zhang, Guoxiong Mei, M. Hesham El Naggar, Wenbing Wu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésConsolidation (business)PileGeotechnical engineeringGeologyNumerical analysisParasitic dragMaterials scienceEngineeringMechanicsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The rapid mobilization of the capacity of precast‐driven piles is closely tied to the consolidation of the surrounding soil. Permeable pipe piles, which function as both load‐bearing foundations and drainage pathways, offer the advantage of quick capacity mobilization. However, the absence of a time‐dependent theory for permeable pipe pile–soil interaction significantly limits the advancement and widespread application of this innovative pile technology. This study proposes a numerical framework to analyze soil consolidation and skin friction development along the shaft of permeable pipe piles. The framework is validated through comparisons with simplified theoretical solutions and experimental results. A parametric analysis is conducted to elucidate the capacity mobilization process, providing guidance for optimizing the design of permeable pipe piles.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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