STUDY OF PHYSICAL AND MECHANICAL CHARACTERISTICS OF VARIOUS TYPES OF SOIL STRENGTHENED BY CLINKER WASTE
Notice bibliographique
Résumé
the specificity of the construction of roads is the use of a huge amount of various stone materials - sand, gravel, etc. To reduce the cost of road pavements, it is possible to replace stone materials with local soils. Such materials do not need to be transported by road or rail. It is known that most soils cannot be used in the construction of the road bed (sandy loam and loam are light dusty and heavy dusty, clay dusty and oily), as their use leads to the appearance of various deformations of the upper layers of road pavement. This problem can be solved by strengthening the soil with various types of binders, in particular, clinker waste. When conducting experimental studies to assess the effectiveness of the use of waste clinker production to strengthen the soil the following compositions without using: soil and 9% waste; soil and 18% waste; soil and 27% waste were investigated. As a result of the research, the main dependences of the changes in the physical and mechanical parameters of the soil concrete on the amount of waste clinker production introduced into the composition of various types of soils were identified. It was found that the use of waste clinker production to strengthen the loam allowed to obtain a reinforced soil brand M20. Strengthening sand with clinker production without the addition of cement is not practical, as the samples do not gain even minimal strength for 180 days, which allows them to be classified by brand, in addition, such samples have extremely low resistance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».