Notice bibliographique
Résumé
The Cone Penetration Test has quickly and rightfully claimed its position as a popular site investigation tool in geotechnical engineering. Like all penetration tests, CPT results need to be interpreted into engineering parameters. In granular soils, the state parameter, which is the key driver of soil behaviour is explicitly the target of interpretation in applications such as liquefaction assessment in tailings. Any other application that depends on density or dilatancy implicitly depends on the state parameter. Existing empirical methods are almost entirely based on clean sands and completely or partially miss the significant dependency of the interpretation on intrinsic properties of soils. Use of calibration chamber tests to create soil-specific correlations are prohibitively expensive, and numerical models of the CPT have had limited success due to the complicated nature of the deep penetration problem.This dissertation presents a full model of the Cone Penetration under drained conditions using a critical state based constitutive model. The constitutive model, NorSand, was implemented in a Finite Element platform (ABAQUS) capable of handling large deformations. The real geometry of the CPT was modelled with contact elements and analyses were performed utilizing an Arbitrary Lagrangian Eulerian formulation. To create a predictive tool, calibration of soil behaviour and the contact friction were done in a completely forward manner. Drained triaxial compression tests were analyzed to investigate the level of potential error in calibration due to test imperfections. More than 300 calibration chamber tests were then modelled for validation. A parametric study was done to create a practice-ready interpretation method for obtaining the in-situ state parameter from CPT tip resistance. The method is the first well-validated technique that can generate soil-specific correlations beyond clean sands given its mechanistic framework.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».