Influence of Soil Strength on Optimal Embedment Depth of Geosynthetic Reinforcement Layer in Granular-Reinforced Foundations
Notice bibliographique
Résumé
The effect of soil friction angle value on the optimal embedment depth of a single geosynthetic reinforcement layer in granular foundations was investigated with a numeric simulation approach. The numeric model was validated against the measured results of reduced-scale plane strain model foundations tested with two footing width sizes. The model foundations were constructed with gravel-sized round aggregates and were subjected to the concentrated vertical load of shallow footings analogous to a track–ballast system. After the validation of the numeric model, a series of parametric analyses was carried out with an idealized, full-scale foundation model to investigate the dependency of the optimal reinforcement embedment depth on the soil friction angle value. The optimal reinforcement depth in field-scale reinforced foundations under strip footings is between 10% and 15% of footing width, depending on the site soil friction angle value. The optimal reinforcement depth is found to be slightly closer to the footing in a weaker soil. The range of optimum reinforcement depth values obtained from this study is shallower than those suggested in some earlier studies using reduced-scale model foundations. Optimum reinforcement depth values obtained merely on the basis of the results of reduced-scale tests may be overestimated because of the unrealistically low overburden pressure compared with the field-scale foundations.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».