2) cos'è Nk un fattore moltiplicativo del valore finale della correlazione? Come va calibrato?
3) Mi spiego meglio. Consideriamo che ho una valanga di dati da prove in sito e laboratorio (ad esempio ELL, TXUU per la cu) ed ho individuato la mia suddivisione stratigrafica. Ora devo tirare fuori i miei valori caratteristici SLU.
Per ogli strato l'elaborazione sarà: inserisco nel mio foglio di calcolo tutti i dati cu (da CPT, ELL, TXUU) e supponendo una distribuzione lognormale avro la mia cu caratteristica.
Ora il mio dubbio è se sia corretto inserire i dati cu da CPT insieme ai dati ELL e TXUU nella stessa elaborazione statistica oppure "pesare" i valori ELL e TXUU attribuendogli un valore maggiore o minore (forse) in virtù del fatto che questi valori provengono da prove puntuali.
Beh, Nk è il fattore di cono, va calibrato in base alle TXUU se sono affidabili (Jaksa ha dimostrato ceh possono non esserlo).
E' possibile paragonare direttamente i dati di prove in situ e prove di laboratorio, ma in generele seconde si usano per tarare le prime.
Il fatto di pesare le prove di laboratorio di più non ha senso.
Ripeto: se non mostratno grande dispersione puoi utilizzarle per calibrare al correlazione tra Qc e Cu, se sono molto disperse non vanno bene neanche per quello.
Un bell'esempio di calibrazione Qc-Cu con field vane test è mostrato nel red-book di Bengt Fellenius (liberamente scaricabile in rete)
