Evaluating axial compressive capacity of helical piles installed in clay tills
Notice bibliographique
Résumé
To support power generation infrastructure in northern Manitoba, 1,100 helical piles were installed. Fifty-seven axial compressive load tests from this work were evaluated for this study. Six of the tests were instrumented with strain gauges to evaluate the contribution from shaft adhesion. Several theoretical methods to predict the ultimate capacity of helical piles have been adopted from common shallow or deep foundations formulas and are investigated. Empirical methods to predict capacity from torque measurements obtained during install are also common and used to compare to other capacities, predicted or measured. Pile load tests are often completed to refine estimates of capacity and many interpretation methods are available to estimate a failure loads from the test results. Several methods are explored and the interpreted capacity is compared to theoretical and empirical methods. Using the theoretical methods, the influence of bearing capacity factors and shear strength of the soil were found to have the largest influence on capacity. Based on the ultimate capacity obtained from load tests and failure criteria, the theoretical methods over predicted capacity in every case. This is attributed to the selection of unrepresentatively high shear strengths, high Nc factors or a combination thereof. The selection of shear strengths is further scrutinized based on variability in testing data and it was found that further conservatism in the selection of mean shear strength data is pertinent. Capacity to torque correlations predicted capacities from 400 kN to 7,000 kN, owing to the large range of KT factors available. From site specific data, an average KT value of 11.9 was back-calculated. Several failure criterion were reviewed and three were used to estimate capacity from load-deflection curves. From this exercise it was noticed that methods which were applicable in most cases underestimated the capacity whereas methods which predicted higher capacities were applicable is less cases. Based on the De Beer failure criteria, a modified method, denoted the Creep limit, was developed which utilizes graphical and mathematical approaches to interpret a failure load. The Creep limit was found to be applicable in more cases while interpreting relatively high capacities.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».