Shear strength of fibre reinforced cemented Toyoura sand
Notice bibliographique
Résumé
A series of consolidated drained and undrained tests are conducted on unreinforced, fibre, cement, and fibre reinforced cemented Toyoura sand specimens with varying relative densities. Three different types of materials e.g., Toyoura sand, polyvinyl alcohol (PVA) fibres, and ordinary Portland cement (OPC) are employed in this study. Specimens in dimensions of 50 mm in diameter and height of 100 mm are prepared in a polyvinyl chloride (PVC) mold to a target dry density value, $ {\rho }_{d} $ = 1.40 g/cm3 (Dr = 20%) and $ {\rho }_{d} $ = 1.489 g/cm3 (Dr = 60%) of Toyoura sand using under-compaction moist tamping technique. Fibre reinforced cemented Toyoura sand samples were prepared with 10% moisture content by weight of sand-fibre-cement mixtures. The results on density variation shows that due to a better contact between sand-fibre interaction or sand-cement-fibre bonding and interaction for the denser specimens, a greater increase in shear strength is observed. However, the general effectiveness of fibre and cement additives alone and when mixed together also enhances the strength of unreinforced specimens for loose conditions based on the variation of fibre and cement contents. The results and findings in the current study can be used for the construction of economical and sustainable geotechnical infrastructures.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».