Details

Title: The load-bearing capacity of hanging piles by the strength criterion of a pile or soil material // Инженерно-строительный журнал: специализированный научный журнал. – 2016. –
Creators: Ivanova Tatiana V.; Albert Iulya U.; Kaufman Boris D.; Shulman Sergey G.
Imprint: 2016
Collection: Общая коллекция
Subjects: Строительство; Основания и фундаменты; свайные фундаменты; несущая способность фундаментов; оценка надежности фундаментов; висячие сваи; прочность свай; строительные сваи; прочность грунтов; гражданское строительство; pile foundations; bearing capacity; reliability assessment; hanging piles; durability of piles; building piles; strength of soils; civil engineering
UDC: 624.1
LBC: 38.58
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: English
DOI: 10.5862/MCE.67.1
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\38840

Allowed Actions: Read Download (1.5 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

The article describes various methods of assessment of load-bearing capacity (reliability) of a pile as a main element of pile foundation. It is shown that deterministic, probabilistic and possibilistic methods have a number of advantages and limitations. An actual task is to develop new approaches to assessment of foundations load-bearing capacity. The combined method providing the optimal assessment according to the given examples is developed in the article. Some features of the proposed methods are in the probability and possibility theories application to account uncertainty or incompleteness of initial data in quantifying the reliability of a pile. Presented in the article methods for a quantitative assessment of single piles reliability can be used for more complex computational models, including multielement pile foundations and more complex models of soil foundations. These methods have not been applied to piles reliability research so far and the article pre-sented is a pioneering one and has no analogues known to the authors.

Рассмотрены различные методы оценки несущей способности (надежности) сваи как основного элемента конструкции свайного фундамента. Показано, что детерминированный, вероятностный и возможностный методы имеют ряд преимуществ и ограничений. Актуальной является задача развития новых подходов к оценке несущей способности фундаментов. Представлен комбинированный метод, дающий оптимальную оценку, что продемонстрировано на примерах. Особенность предлагаемого метода заключена в совместном применении теорий вероятности и возможности для учета неполноты или неопределенности исходных данных при количественной оценке надежности сваи. Представленные методики количественной оценки надежности одиночных свай могут быть использованы для более сложных расчетных моделей, в том числе многоэлементных свайных фундаментов и более сложных моделей грунтовых оснований.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Included in

Инженерно-строительный журнал: специализированный научный журнал / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Инженерно-строительный институт. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2008 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 8 раз в год. — Выходит с 09.2008. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Электрон. журн. — Режим доступа: https://engstroy.spbstu.ru/main/. — <URL:http://elib.spbstu.ru/doc/info?key=RU%5cSPSTU%5cedoc%5c57542>.

Инженерно-строительный журнал: специализированный научный журнал / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Инженерно-строительный институт. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2008 -. № 7 (67). — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 10,6 МБ), 2016. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j17-214.pdf>.

Usage statistics

stat Access count: 720
Last 30 days: 16
Detailed usage statistics