• شماره ركورد
    26346
  • پديد آورنده

    مهدي شورگشتي

  • عنوان
    ارزيابي احتمالاتي ظرفيت بيرون‌كشيدگي صفحات‌مهاري در خاك‌هاي رسي با ميدان تصادفي 2 بعدي
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    مهندسي عمران - ژئوتكنيك
  • سال تحصيل
    1397
  • تاريخ دفاع
    1400/10/28
  • استاد راهنما
    دكتر مهران كريم پور فرد و دكتر حبيب شاه نظري
  • دانشكده
    مهندسي عمران
  • چكيده
    عدم قطعيت يكي از مهم‌ترين مسائل جديد و نياز روز جامعه مهندسي است. درنظر نگرفتن عدم قطعيت‌هاي موجود در خاك مي‌تواند موجب برآورد اشتباهي از ظرفيت باربري سازه‌هاي ژئوتكنيكي شود كه در بعضي موارد خسارات زياد و جبران ناپذيري به همراه آورد. مهارهاي صفحه‌اي يك نمونه از اين سازه‌ها هستند كه به عنوان فونداسيون براي مقابله با نيروهاي بالابرنده و مقاوم‌سازي براي سازه‌هاي ديگر همچون شيت‌پايل‌ها مورد استفاده قرار مي‌گيرند. در اين مطالعه به بررسي اثر عدم قطعيت‌ها و پارامترهاي آمار‌ و احتمالاتي خاك بر روي ظرفيت باربري مهارهاي صفحه‌اي افقي و عمودي پرداخته شده است. مقاومت برشي خاك در دو مدل خاك همگن و ناهمگن رسي در شرايط زهكشي نشده به صورت متغيير احتمالاتي انتخاب شده است. روش توليد ميدان‌هاي تصادفي دوبعدي، مدل مونت‌كارلو است كه مقاومت برشي خاك را به صورت تصادفي با پارامترهاي احتمالاتي توزيع مي‌كند. در اين مطالعه حدود دو ميليون شبيه‌سازي عددي صورت گرفته تا اثر پارامترهاي احتمالاتي مقاومت برشي خاك، اثر وزن مخصوص خاك و نسبت عمق مدفون مهار بر روي ظرفيت باربري و احتمال گسيختگي با توجه به توابع توزيع ظرفيت باربري مورد بررسي قرار گيرد. مشاهدات نشان مي‌دهد كه با افزايش ضريب تغييرات و طول همبستگي‌ها و كاهش عمق مدفون نياز به ضريب اطمينان بيشتري براي رسيدن به يك احتمال گسيختگي برابر است. همچنين يك روش جديد براي بدست آوردن احتمال عميق شدن مهارها با در نظرگرفتن پارامترهاي احتمالاتي با استفاده از توده جابجا شده در خاك مورد بررسي قرار گرفته است كه نشان مي‌دهد با افزايش ضريب تغييرات مقاومت برشي خاك، احتمال عميق شدن مهارها با افزايش نسبت وزن مخصوص خاك با سرعت كمتري بالا مي‌رود.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1401/01/21
  • عنوان به انگليسي
    Probabilistic evaluation of the pullout capacity of anchor plates in clay soils with 2D random field
  • تاريخ بهره برداري
    1/18/2023 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    مهدي شورگشتي

  • چكيده به لاتين
    Uncertainty is one of the most important new issues and the needs of engineering society. Ignoring the uncertainties in the soil can cause wrong estimate in bearing capacity of geotechnical structures which in some cases caused great and irreparable damages. Plate anchors are an example of these structures which are used as a foundation to bearing uplift forces and reinforcement for other structures such as sheet piles. In this study, the effect of uncertainties and probabilistic parameters of soil on the bearing capacity of horizontal and vertical plate anchors was investigated. Soil shear strength in two models of homogeneous and heterogeneous clay soils under undrained conditions was selected as a probabilistic variable. The system of generating 2-D random fields was the Monte Carlo method, which distributed the shear strength of the soil randomly with probabilistic parameters. In this study, about two millions numerical simulations were performed to investigate the effect of probabilistic parameters of soil shear strength, the effect of soil specific gravity and the embedment ratio of anchors on bearing capacity and the probability of failure according to the bearing capacity distribution functions. Observations showed that more factor of safety to achieve an equal probability of failure was obtained with increasing the coefficient of variation, length of correlations, and embedment ratio. Also, a new method for obtaining the probability of deep anchors by considering probabilistic parameters using mass-mobilized was investigated, which showed that by increasing the coefficient of variation of soil shear strength, the probability of deep of anchors increased with increasing soil specific gravity ratio at a slower rate.
  • كليدواژه هاي فارسي
    صفحات مهاري , ظرفيت باربري , خاك رس , ميدان دو بعدي تصادفي , روش مونت‌كارلو
  • كليدواژه هاي لاتين
    Plate anchors , pullout-capacity , clay soil , 2D random field , Monte Carlo method
  • Author
    Mahdi Shurgashti
  • SuperVisor
    Dr. Mehran karimpour fard Dr. Habib Shahnazari