Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
Probabilistic quasi-site-specific CPT-based soil classification. |
| Συγγραφείς: |
Ching, Jianye1 (AUTHOR) jyching@gmail.com, Li, Xiang1 (AUTHOR), Farahbakhsh, Hassan Kamyab1 (AUTHOR) |
| Πηγή: |
Canadian Geotechnical Journal. 9/19/2025, Vol. 62, p1-16. 16p. |
| Θεματικοί όροι: |
*Soil classification, *Soil penetration test, *Databases, *Bayesian analysis, *Forecasting, *Stochastic processes |
| Abstract (English): |
The current study compiles a database named CPT-USCS/3/2017 that consists of 2017 pairwise cone penetration test (CPT) versus Unified Soil Classification System (USCS) category data from 228 global sites. The current study also proposes a novel hierarchical Bayesian model (HBM) framework named USCS-HBM to learn the inter-site and intra-site characteristics in the database. The USCS-HBM trained by the database can produce a prior model for the target site, and this prior model is updated by the sparse target-site data into the quasi-site-specific model. The resulting quasi-site-specific model can be adopted to predict USCS categories based on CPT measurements. The proposed USCS-HBM framework explicitly addresses the challenge of site uniqueness in CPT-based soil classification as well as the practical challenge of sparse target-site data. Case studies and extensive cross-validations showed that the proposed USCS-HBM framework can provide meaningful prediction results for USCS categories based on CPT measurements even if the target-site data are sparse. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (French): |
La présente étude compile une base de données appelée CPT-USCS/3/2017 qui comprend 2017 tests de pénétration des cônes par paires (CPT) par rapport aux données de catégorie du Système unifié de classification des sols (USCS) provenant de 228 sites mondiaux. La présente étude propose également un nouveau cadre de modèle bayésien hiérarchique (HBM) nommé USCS-HBM pour apprendre les caractéristiques inter-sites et intra-sites dans la base de données. L'USCS-HBM entraîné par la base de données peut produire un modèle prioritaire pour le site cible, et ce modèle prioritaire est mis à jour par les données éparses du site cible dans le modèle quasi-spécifique au site. Le modèle quasi-spécifique au site qui en résulte peut être adopté pour prédire les catégories USCS en fonction des mesures CPT. Le cadre proposé USCS-HBM aborde explicitement le défi de l'unicité des sites dans la classification des sols basée sur le CPT ainsi que le défi pratique des données éparses sur les sites cibles. Des études de cas et des validations croisées approfondies ont montré que le cadre USCS-HBM proposé peut fournir des résultats de prédiction significatifs pour les catégories USCS basées sur les mesures CPT, même si les données du site cible sont éparses. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Βάση Δεδομένων: |
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