Integrated approaches for predicting soil-water characteristic curve and resilient modulus of compacted fine-grained subgrade soils
Notice bibliographique
Résumé
This paper combines a series of approaches for predicting the soil-water characteristic curve (SWCC) and the variation of the resilient modulus (M R ) of compacted fine-grained subgrade soils with moisture content, which is the key information required in mechanistic pavement design methods. The presented approaches for the SWCC and M R are integrated, as (i) they are developed following the same philosophy, (ii) they require only the measurements of the suction and moisture content or M R at saturated and optimum moisture content conditions for prediction, and (iii) the predicted SWCC is used for predicting the M R – moisture content relationship. Experimental studies have been performed on five fine-grained subgrade soils that were collected from different regions in Ontario, Canada, to determine their M R at various external stress levels and post-compaction moisture contents, as well as their SWCCs after the M R tests. Experimental measurements are predicted using the integrated approaches and the empirical approaches currently used in the mechanistic–empirical pavement design guide (MEPDG). It is demonstrated that the integrated approaches are easy to use and show improved reliability in predicting both the SWCC and M R for the investigated subgrade soils in spite of using limited experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».