Freeze-thaw behavior of geocell-reinforced bases considering different fines contents
Notice bibliographique
Résumé
Freeze-thaw (F-T) cycles are a major cause of pavement distress in seasonal frost regions, and the presence of fines in bases can accelerate the pavement degradation induced by cyclic freeze and thaw. Among countermeasures used to mitigate the F-T induced damages in pavements, geocell-reinforced bases can be an effective solution in mitigating F-T damage to cold region roads. However, there is almost no research dedicated to understanding the potential benefit of geocells and the underlying mechanisms in this regard. This study employed a custom-made model test device to investigate the F-T performance of geocell-reinforced sands considering different fines contents. The experimental results showed that the increase in fines content substantially increased the peak heave and thaw settlement and decreased the stiffness and ultimate bearing pressure. The application of geocells reduced the peak heave and thaw settlement by 11–18% and 22–35%, respectively, but this benefit was negligible at high kaolin content (12%). The use of geocells increased the stiffness and ultimate bearing pressure by about 43–90% and 41–73%, respectively, after five F-T cycles. The findings of this study are relevant to the design of geocell-reinforced bases under F-T cycles and advance the understanding of the underlying mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 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 ».