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Un caso a proposito è quello di Bond & harris 2008, esempio 7.4 sulla verifica dello SL UPL (galleggiamento)

La resistenza al galleggiamento (azione stabilizzante) offerta dal muro è maggiore se si considera un Phi_k inferiore (nell'esempio 38°) ed è minore se si considera un phi_k superiore (in questo caso 45°)

Questo perchè la resistenza è funzione di Ka*tan(delta) e questo termine è minore (e quindi più cautelativo) se phi aumenta.


"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761
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Non so se l'esempio si cui sopra è chiaro, si parla ovviamente dell'attrito terreno-muro calcolato con il termine Ka*tan(delta) dove phi compare nel Ka e nel delta.

Il caso può non apparire di immediata comprensione, ma i calcoli dimostrano comunque che la stima cautelativa di phi in questa verifica è quella superiore e non quella inferiore. Per cui phi_k = phi_k,sup


"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761
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Si, è chiaro.
Grazie.
Altra domanda: se so che l'angolo di attrito è compreso ad esempio nell'intervallo 25-30, il valore caratteristico (calcolato con l'equazione 3 valida nel caso di campioni di scarsa numerosità) è di 24.3: ma ha senso che il valore caratteristico sia inferiore al minimo della popolazione di dati?

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da 25 a 30 di differenze ve ne sono molte non è che è un semplice intervallo di larga massima di stima e non vi sono prove.
penso che discussioni "teoretiche" di questo genere ci facciano perdere la sensibilità sulle problematiche applicative. mi spiego meglio prima del numero vi è la classificazione e le prove per arrivare a queste oltre alla valutazione delle azioni e gli sforzi di progetto (muro, fondazione versante etc. ora se una sabbia ha questi valori sicuramente tutrti e due rappresentano un lower bound dato che ricerche recenti li portano tutti abbondantemente oltre i 30. quindi io piuttosto che fare quei ragionamenti comincerei dal basso e poi se vogliamo proprio spaccare il capello in quattro farei il tuo ragionamento


michele conti
fatti non foste per viver come bruti ma per seguir virtute e conoscenza
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In effetti i valori di enzino sarebbero appropriati per un limo, forse argilloso.

Comunque, dato che si tratta di un esempio e che ho capito qual'è il chiarimento richiesto, rispondo:

Se la ditribuzione è normale questa è definita nel dominio [-infinito, +infinito], per cui il valore di 24.3 è normalissimo.

Per avere uan maggiore rispondenza tra la teoria e la vita reale bisognerebbe modellare i dati con una normale troncata o uan distribuzione delal famiglai beta, entrambe hanno un minimo e un massimo definibili a priori.

Come minimo si definirebbe il phi_cv, come massimo, almeno nelle sabbie e ghiaie con FC 5-15% (non cementate), il valore di upper bound di Hatanaka et al., 1998 = 43°

In questi casi il valore caratteristico non può mai essere minore del minimo a priori definito secondo la conoscenza specifica.

Comunque se utilizzi la formula con il t di student con pochi dati spesso vai sotto al minimo, così può accadere con la formula con il z, ma in caso di alta variabilità.


"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761
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Rispondo ad entrambi:
è vero, applicando quelle formule in maniera asettica si rischia di perdere di vista l'obiettivo e soprattutto la rispondenza alla realtà.
La mia domanda nasceva cmq da un'osservazione fatta da un collega che aveva appunto notato questa "anomalia" e che a me era sfuggita. Comunque cercando in giro in rete, ho trovato un riferimento ad una pubblicazione di Cherubini & Orr (1999) in cui si fa riferimento all'"approccio bayeusiano" secondo il quale, a quanto ho capito, la COV dipende dal valore minimo, massimo e dal valore più probabile.
Ne sapete nulla?

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L'approccio bayesiano è quello di modulare il risultato empirico secondo la conoscenza a priori di un fenomeno.

La formula che citi è probabilmente la stessa citata da Schneider 1997, basata su una distribuzione triangolare.

Mi sembra ci sia un pò di confusione, la COV è la deviazione standard diviso la media, però quello che interessa a noi è la CoV della popolazione, ossia la conoscenz a priori della CoV.

L'anomalia notata dal tuo amico si risolve in base all'approccio bayesiano delimitando l'a priori con una opportuna distribuzione, 2 esempi li ho già citati.




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ho visto che sul sito della programgeo c'è questo libro sui valori caratteristici

http://www.programgeo.it/Pubblicit%E0%20Valori%20caratteristici%20del%20terreno.pdf


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Dagli argomenti in indice appare completo, però non conosco il libro nè i programmi.


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Ho letto questo articolo molto interessante
http://www.dicea.unifi.it/geotecnica/uzielli_seminario_2004.pdf

Alla luce del fatto, come indicato dagli autori, che la valutazione della sicurezza ottenuta con metodi semiprobabilistici comprendenti valori caratteristici e coefficienti di sicurezza parziali (quindi le nostre NTC) presuppone un'analisi delle incertezze presenti nelle diverse fasi della progettazione, mi chiedo se è in effetti questo tipo di approccio che dovrà utilizzarsi per la caratterizzazione geotecnica e per valutare meglio il valore caratteristico.

Ultima modifica di Ale_m; 17/01/2010 11:37.
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