Probabilistic analysis of shallow foundations resting on spatially varying soils

Probabilistic analysis of shallow foundations resting on spatially varying soils

Cette thèse présente une analyse probabiliste de fondations superficielles reposant sur un sol variable spatialement et soumises à un chargement statique ou dynamique (sismique). Dans la première partie de cette thèse, le cas d'un chargement statique a été considéré. Dans cette partie, seule la...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Al-Bittar Tamara (Auteur), Hage Chehade Fadi (Directeur de thèse), Soubra Abdul Hamid (Directeur de thèse), Breysse Denys (Membre du jury), Sudret Bruno (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Probabilistic analysis of shallow foundations resting on spatially varying soils / Tamara Al-Bittar; sous la direction de Abdul-Hamid Soubra ; co-directeur de thèse Fadi Hage Chehade
Publié : Nantes : Université de Nantes , 2012
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Condition d'utilisation et de reproduction : Publication autorisée par le jury
Note de thèse : Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie civil, Géotechnique : Nantes : 2012
Sujets :
Probabilités
Analyse probabiliste > Probabilité spatiale > Fondations superficielles > SPCE
Thèses et écrits académiques
Documents associés : Reproduction de: Probabilistic analysis of shallow foundations resting on spatially varying soils
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330 |a Cette thèse présente une analyse probabiliste de fondations superficielles reposant sur un sol variable spatialement et soumises à un chargement statique ou dynamique (sismique). Dans la première partie de cette thèse, le cas d'un chargement statique a été considéré. Dans cette partie, seule la variabilité spatiale du sol a été examinée et les propriétés du sol ont été modélisées par des champs aléatoires. Dans la littérature, la méthode de simulation de Monte-Carlo (MCS comme Monte Carlo Simulation) est généralement utilisée. Dans cette thèse, la méthodologie de développement par chaos polynomial creux (SPCE comme Sparse Polynomial Chaos Expansion) est employée. Cette méthode vise à remplacer le modèle élément fini/différence finie par un méta-modèle. Cela conduit (dans le cas présent des problèmes stochastiques à grande dimension) à une réduction significative du nombre d'appels du modèle déterministe. En outre, une utilisation combinée du SPCE et de l'analyse de sensibilité globale GSA (dénommée SPCE/GSA) est proposée pour réduire encore une fois le coût de l'analyse probabiliste pour les problèmes faisant intervenir un modèle déterministe coûteux. Dans la deuxième partie de cette thèse, le chargement sismique a été considéré dans l'analyse probabiliste. Dans cette partie, la variabilité spatiale du sol et/ou la variabilité temporelle du chargement sismique ont été prises en compte. Dans ce cas, le chargement sismique a été modélisé par un processus aléatoire. Les résultats numériques ont montré l'effet significatif de la variabilité temporelle du signal sismique dans l'analyse probabiliste. 
330 |a The aim of this thesis is to study the performance of shallow foundations resting on spatially varying soils and subjected to a static or a dynamic (seismic) loading using probabilistic approaches. In the first part of this thesis, a static loading was considered in the probabilistic analysis. In this part, only the soil spatial variability was considered and the soil parameters were modelled by random fields. In such cases, Monte Carlo Simulation (MCS) methodology is generally used in literature. In this thesis, the Sparse Polynomial Chaos Expansion (SPCE) methodology was employed. This methodology aims at replacing the finite element/finite difference deterministic model by a meta-model. This leads (in the present case of highly dimensional stochastic problems) to a significant reduction in the number of calls of the deterministic model with respect to the crude MCS methodology. Moreover, an efficient combined use of the SPCE methodology and the Global Sensitivity Analysis (GSA) was proposed. The aim is to reduce once again the probabilistic computation time for problems with expensive deterministic models. In the second part of this thesis, a seismic loading was considered. In this part, the soil spatial variability and/or the time variability of the earthquake Ground-Motion (GM) were considered. In this case, the earthquake GM was modelled by a random process. Both cases of a free field and a Soil-Structure Interaction (SSI) problem were investigated. The numerical results have shown the significant effect of the time variability of the earthquake GM in the probabilistic analysis. 
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