Design and Performance of 6.3-m-High, Block-Faced Geogrid Wall Designed Using K-Stiffness Method
Notice bibliographique
Résumé
A high-density polyethylene (HDPE) geogrid soil-reinforced dry-cast concrete block retaining wall 6.3-m high was designed using the K-stiffness method as part of a highway-widening project southeast of Seattle, Washington. The amount of reinforcement needed for the original wall design using the K-stiffness method was approximately 50% of that required using the AASHTO simplified method. This paper describes the construction, instrumentation program, and interpretation of the measurements. Geogrid strains were measured using strain gauges and extensometers attached to reinforcement layers. An extensive materials testing program was conducted to characterize the backfill soil properties and geogrid stiffness properties and to calibrate strain gauge readings. The reinforcement loads deduced from the measured strains are compared with Class A, B, and C1 predictions using the AASHTO simplified and K-stiffness methods. These comparisons demonstrate that the simplified method significantly overestimated reinforcement loads, whereas the K-stiffness method provided estimates that were consistent with the measured results. This paper describes lessons learned, the influence of construction activities on wall performance, and the limitations of both methods in estimating connections loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».