Pullout capacity of small ground anchors by direct cone penetration test methods and neural networks

Mohamed A. Shahin and Mark B. Jaksa

Abstract: Marquees are temporary light structures that are connected to the ground by small anchors that act in tension and are designed to resist uplift forces. Due to the temporary nature of these structures, little, if any, attention is given to the pullout capacity of the anchors used to secure them. Failures of such structures are not rare and have resulted in deaths and tens of thousands of dollars of damage. This paper reports on a series of 119 in situ anchor pullout tests conducted on rough mild steel anchors of various lengths, cross-sectional shapes, and areas. Comparison tests are carried out to investigate the impact of the factors affecting the pullout capacity of small anchors. Six methods that determine the axial pile capacity directly from cone penetration test (CPT) data are presented and used to calculate the pullout capacity of small ground anchors. The capacities obtained from these CPT-based methods are compared with predictions from a recently developed artificial neural network (ANN) model. The actual pullout loads are compared with predictions from the CPT and ANN methods, and statistical analyses are carried out to evaluate and rank their performance. The results indicate that the ANN-based method provides superior predictions of the pullout capacity of small ground anchors, whereas the Schmertmann method provides the best performance of the CPT-based techniques examined.

Key words: ground anchors, pullout capacity, cone penetration test, artificial neural networks.

Résumé : Les marquises sont des structures temporaires légères qui sont fixées au sol par de petits ancrages qui agissent en traction et sont conçus pour résister aux forces de soulèvement. À cause de la nature temporaire de ces structures, peu d'attention, si quelque attention, a été portée à la capacité d'arrachement des ancrages utilisés pour fixer en place ces structures. La rupture de telles structures n'est pas rare et a résulté en des pertes de vie et en des dizaines de milliers de dollars de dommages. Dans cet article, on a réalisé in situ une série de 119 essais d'arrachement d'ancrages en acier doux rugueux de différentes longueurs, différentes formes de la section en travers et de surfaces. On a comparé les résultats des essais pour étudier l'impact des facteurs affectant la capacité d'arrachement des petits ancrages. On présente six méthodes pour déterminer la capacité axiale d'un pieu directement à partir des données d'essais de pénétration (CPT) et elles sont utilisées pour calculer la capacité des petits ancrages dans le sol. On a comparé les capacités obtenues à partir de ces méthodes basées sur le CPT avec les prédictions obtenues au moyen d'un modèle de réseau de neurones artificiels (ANN) développé récemment. Les charges réelles d'arrachement sont comparées avec les prédictions des méthodes de CPT et d'ANN, et on a fait des analyses statistiques pour évaluer et classer leurs performances. Les résultats indiquent que la méthode basée sur l'ANN donne de meilleures prédictions de la capacité d'arrachement des petits ancrages dans le sol, alors que la méthode de Schmertman est la plus performante des techniques examinées basées sur le CPT.

Mots clés : ancrages dans le sol, capacité d'arrachement, essai de pénétration au cône, réseau de neurones artificiels.

[Traduit par la Rédaction]