Seo, Jung-min;Shin, Changjoo;Kwon, OSoon;Jang, In Sung;Kang, Hyoun;Won, Sung Gyu
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.34
no.3
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pp.202-207
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2020
A track-type underwater construction robot (URI-R) was developed by the Korea Institute of Ocean Science & Technology. Because URI-R uses tracks to move on the seabed, insufficient ground strength may hinder its movement. For smooth operation of URI-R on the seabed, it is important to determine the geotechnical properties of the seabed. To determine these properties, standard penetration test (SPT), cone penetration test (CPT), and sampling are used on land. However, these tests cannot be applied on the seabed due to a high cost owing to the vessel, crane, sampler, and analysis time. To overcome these problems, a free fall cone penetration tester (FFCPT) is being developed. The FFCPT is a device that acquires the geotechnical properties during impact/penetration/finish phases by free fall in water. Depth information is crucial during soil data acquisition. As the FFCPT cannot measure the penetration depth directly, it is estimated indirectly using acceleration. The estimated penetration depth was verified by results of real tests conducted on land.
Liquefaction is one of the major seismic damage, and several methods have been developed to evaluate the possibility of liquefaction. Recently, a probabilistic approach has been studied to overcome the drawback of deterministic approaches, and to consider the uncertainties of soil properties. In this study, the spatial variability of cone penetration resistance was evaluated using CPT data from three locations having different variability characteristics to perform the probabilistic analysis considering the spatial variability of soil properties. Then the random fields of cone penetration resistance considering the spatial variability of each point were generated, and a probabilistic analysis of liquefaction induced settlement was carried out through CPT-based liquefaction evaluation method. As a result, the uncertainty of soil properties can be overestimated when the spatial variability is not considered, and significant probabilistic differences can occur up to about 30% depending on the allowable settlement.
Reliability of the cone penetration test (CPT) for estimating shear strength of marine soils is investigated in this paper. For sands, the uncertainty about the angle of internal friction is analyzed. It includes the spatial variation of the soil and the model error in the equation used for interpretation. The most serious uncertainty encountered was the error in the interpretative models. Different methods of interpretation gave quite different values. Subjective opinion was introduced to combine all the interpretative models in a systematic manner. For clays, the undrained Shear Strength from the CPT results is usually =derived by empirical correlations between cone resistance and untrained shear strength from laboratory tests or field vane tests, expressed in terms of cone factor and function of overburden pressure. The uncertainty of the undrained shear strength is caused by data scatter of the cone factor in the correlation, model error of the cone factor, effect of anisotropy, and spatial variability of cone resistance. Among these uncertainties, the most serious one was the data scatter of the cone factor in the .correlation. Between the laboratory test and the field vane test used for correlation, the field vane test was more reliable.
Standard Penetration Test (SPT) and Cone Penetration Test (CPT) are widely used in geotechnical investigation methods for railway roadbed. However, SPT can not be used on the Railway track, since the equipment may contact to the electric lines. However, a portable equipment can be used for geotechnical investigation without electrical hazard. Dynamic Cone Penetrometer (DCP) is one of representative portable equipments. A normal portable DCP has usually not enough driving energy and the rigidity of cone-rod, so it is impossible to investigate the required investigate penetration depth. In this study, The adaptability of Pagani cone test which is one of portable dynamic cone penetrometer is studied and compared with SPT-N data. As a result of this study, the proposed correlation factors between Pagani cone test and SPT-N values after corrections is 1.48 for sandy soil and 1.33 for clayey soil.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1999.03a
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pp.439-446
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1999
In situ experimental studies were Performed at Yongjong Island Geotechnical Experimental Site to evaluate the ground densification on sand deposited. Standard penetration test, cone penetration test, and SASW test were performed and soil profiles and quality of ground improvements were evaluated. The feasibility of applying SASW method were verified by comparing test results. The evaluation technique of in-situ density using SASW and resonant column tests was proposed, and the reliability of proposed method was verified by performing case studies.
Maximum shear modulus of soil is a principal parameter for the design of earth structures under static and dynamic loads. In this study, the statistical data of maximum shear moduli of silty sands in Songdo area in the west coast of Korea evaluated by various field and laboratory tests - standard penetration test (SPT), cone penetration test (CPT), self-boring pressuremeter test (SBPT), downhole test (DH), seismic cone penetration test (SCPT) and resonant column test (RC) were analyzed. Based on the measurement of shear moduli using DH which is known as maximum value at very small strain, the new empirical correlations between shear moduli and SPT or CPT values were proposed. Predictions of maximum shear moduli using the proposed correlations were compared with the data obtained from DH. The good agreement confirmed that the proposed correlations reasonably predicted the maximum shear moduli of silty sands in the area.
Satyam Tiwari;Sarat K. Das;Madhumita Mohanty;Prakhar
Geomechanics and Engineering
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v.37
no.5
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pp.475-498
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2024
The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (Vs) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and Vs-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower Gmean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F75) for SPT and Vs data and normalized average cone tip resistance (qc) and peak horizontal ground acceleration (amax) for CPT data. It was also observed that the addition of Vs measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.
The undrained shear strength of soil is considered one of the engineering parameters of utmost significance in geotechnical design methods. In-situ experiments like cone penetration tests (CPT) have been used in the last several years to estimate the undrained shear strength depending on the characteristics of the soil. Nevertheless, the majority of these techniques rely on correlation presumptions, which may lead to uneven accuracy. This research's general aim is to extend a new united soft computing model, which is a combination of random forest (RF) with grasshopper optimization algorithm (GOA) to the pile set-up parameters' better approximation from CPT, based on two different types of data as inputs. Data type 1 contains pile parameters, and data type 2 consists of soil properties. The contribution of this article is that hybrid GOA - RF for the first time, was suggested to forecast the pile set-up parameter from CPT. In order to do this, CPT data and related bore log data were gathered from 70 various locations across Louisiana. With an R2 greater than 0.9098, which denotes the permissible relationship between measured and anticipated values, the results demonstrated that both models perform well in forecasting the set-up parameter. It is comprehensible that, in the training and testing step, the model with data type 2 has finer capability than the model using data type 1, with R2 and RMSE are 0.9272 and 0.0305 for the training step and 0.9182 and 0.0415 for the testing step. All in all, the models' results depict that the A parameter could be forecasted with adequate precision from the CPT data with the usage of hybrid GOA - RF models. However, the RF model with soil features as input parameters results in a finer commentary of pile set-up parameters.
As CPT penetration tends to show a similar behavior to that of pile driving, a number of methods for estimating the toe bearing capacity of piles based on CPT data have been proposed. To evaluate the applicability of the methods in this country, a total of 172 dynamic load tests data on PHC piles and 82 CPT data at a site in the Nakdong River estuary were collected. A specific four-step procedure was adopted for the selection of the reliable data, and statistical techniques were then applied to the analysis of the applicability. The results indicated that among a total of 10 CPT-based methods applied, the best one is the Aoki method (1975), followed by the LCPC (1982), ICP (2005) methods and others.
By the countermeasure which is caused by with railroad station ground settlement it applied a CGS in each independent foundation. The effectiveness of the ground improvement and the bearing capacity of the compaction pile has been verified by the Cone Penetration Test(CPT) and Load Test. Test result show that penetration resistance and the cone friction force increased a lot and settlement 13.475mm as the standard settlement 40.0mm appeared at below. Also uniaxial compression test result $278kg/cm^2$ as the standard $150kg/cm^2$ appeared far a lot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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