کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
307034 513335 2016 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Quality assessment of soil bearing capacity factor models of shallow foundations
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی کیفی مدل های فاکتور ظرفیت بارندگی پایه های کم عمق
کلمات کلیدی
ظرفیت تحمل، پارامتر ورودی، کیفیت مدل، بنیاد نازک، عدم قطعیت،
ترجمه چکیده
در این مقاله، عدم قطعیت و کیفیت مدل پیش بینی ظرفیت باربری فونداسیون های کم عمق مورد بررسی قرار گرفته است. توسعه مدل های پیش بینی ظرفیت باربری یک زمینه تحقیق گسترده است و بسیاری از مدل های مختلف پیشنهاد شده است. شصت مدل با رویکردهای مدل سازی متفاوت مانند مدل تحلیلی، مدل نیمه تجربی، مدل تجربی، مدل اختلاف محدود، مدل محدود حد بالایی و مرز پایین با مدل عنصر محدود و غیره، از طریق یک چارچوب آماری متصل شده اند که به کمکی و مدل عدم اطمینان کمک می کند ارزیابی کیفیت اول، عدم قطعیت در برآورد مطالعات پارامترهای ورودی با استفاده از اطلاعات چند متغیره از طریق همبستگی های چندگانه، به منظور تعیین پارامترهایی که به عدم اطمینان پیش بینی مدل کمک می کند، انجام می شود. دوم، عدم اطمینان از پیش بینی ظرفیت باربری برای همه مدل ها مقایسه شده و تفاوت های قابل توجهی نشان داده شده است. با در نظر گرفتن پارامترها و عدم اطمینان مدل، یک اندازه گیری برای تغییر کل واکنش مدل به دست می آید. نتایج نشان می دهد که پارامترهای ورودی نادرست تر، کیفیت نامشخص بودن مدل پیش بینی مدل تخمین زده می شود. با افزایش عدم قطعیت مدل، کیفیت مدل نیز کاهش می یابد. یافته شده است که با افزایش زاویه اصطکاک، کیفیت مدل کاهش می یابد. مقایسه مدل با استفاده از عدم اطمینان کل مدل به نظر میرسد یک روش قابل اعتماد و مقرون به صرفه برای انتخاب یک مدل تصادفی است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه علوم زمین و سیارات مهندسی ژئوتکنیک و زمین شناسی مهندسی
چکیده انگلیسی
This paper evaluates the uncertainties and quality of bearing capacity factor prediction models of shallow foundations. The development of bearing capacity factor prediction models is a field of extensive research and many different models have been proposed. Sixty models with different modeling approaches such as the analytical model, semi-empirical model, empirical model, finite difference model, upper bound limit model and lower bound with finite element model etc. are connected through a statistical framework that aids in uncertainty quantification and model quality evaluation. First, uncertainty in the estimation of input parameters studies is performed using multivariate information through multiple correlations, in order to determine the parameters that contribute to the uncertainties of the model prediction. Second, the uncertainties of the bearing capacity factor prediction for all models are compared and significant differences are revealed. Due to the consideration of parameter and model uncertainties, a measure for the total variation of the model response is achieved. Results show that the more inaccurate the input parameters are, the more uncertain the quality of the estimated model prediction becomes. With increasing model uncertainty, the quality of the model also decreases. It has been found that the quality of the model decreases as the friction angle increases. A comparison of the models using total model uncertainty appears to be a reliable and economical method for selecting a stochastic model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Soils and Foundations - Volume 56, Issue 2, April 2016, Pages 265-276
نویسندگان
, , ,