Interpretation of the loading–wetting behaviour of compacted soils within the “MPK” framework. Part II: Dynamic compaction
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic compaction is commonly used to construct structural fills for various geo-infrastructures. Current practice is to specify a minimum dry density and moisture content criterion to be used in the field on the basis of Proctor compaction carried out in the laboratory. However, there are still no practical methods for predicting compacted clay behaviour under expected mechanical and environmental loadings. Current theories are difficult to apply in practice due to difficulties in determining the necessary parameters. In this paper, the recently developed “void ratio – moisture ratio (volume of water / volume of solids) – net stress space” (MPK) framework is extended to cover dynamically compacted soils, with significant supporting experimental evidence. Two types of soils are used: lightly reactive kaolin and reactive Merri Creek clay. As the compaction stress was unknown for dynamic compaction, recompression of soil specimens from compacted soil was used to establish the “loading wetting state boundary surface” (LWSBS). Independent tests show that the framework can predict well the behaviour of compacted soils under loading–unloading and yielding, collapse during wetting, change of loading yield stress after wetting, and swelling pressure development during constrained wetting. The value of the approach is that the testing methods are straightforward, do not require specialized equipment, and testing times are much shorter. In addition, the uncertainty that laboratory dynamic compaction may not relate directly to field roller compaction can be addressed with the developed framework. Soil specimens obtained from field soil pads compacted by actual rollers can be used to establish the LWSBS. This information will allow prediction of the likely behaviour of field-compacted fills under expected environmental and mechanical loadings subject to one-dimensional conditions. Extension to triaxial conditions would require further experimental work and theoretical modelling.
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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 | 0,001 |
| 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 ».