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Enregistrement W4385453003 · doi:10.11159/ijci.2023.004

Bearing Capacity and Strength of Fibre-Reinforced Sand: Experimental and Parametric Study

2023· article· en· W4385453003 sur OpenAlexvenueno aff
Ruba Elmootassem, Haitham A. Badrawi, Magdi Elemam, Ashraf Amin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Civil Infrastructure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBearing capacityParametric statisticsGeotechnical engineeringStructural engineeringLoad bearingBearing (navigation)GeologyMaterials scienceMathematicsEngineeringComputer scienceStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, Polyolefin fibre which is produced from simple olefin (CnH2n) was mixed with dry sand to investigate the shear strength improvement of the admixture.Specimens with 0.5%, 1%, 1.5% and 2% fibre contents with yarns lengths of 15 mm and 30 mm are prepared in repeatable steps and tested in direct shear tests.Bearing capacity of hypothetical footing resting on ground surface of the tested fibre-reinforcedsand was estimated using Terzaghi's bearing capacity equation.Moreover, a parametric study includes thickness of reinforced layer, depth of foundation, and fibres content percent is conducted.In the parametric study, the continuous footing was analysed using procedures estimating the bearing capacity of layered soils.Results of shear strength tests indicated that, the inclusion of randomly distributed discrete fibres significantly improved the shear strength of sand.The optimum fibre percentage for improving both friction angle was about 1%.Adding fibre more than this ratio resulted in a significant reduction in soil shear strength parameters.The effect of fibre on sand apparent tensile cohesion is more pronounced compared to its effect on the friction angle.The parametric study indicates that having a continuous footing resting on a soil layer reinforced with 30 mm artificial fibres at 0.5% content provides the highest ultimate bearing capacity.Finally, the thickness of the reinforced layer and the depth of the foundation are among the parameters that affect bearing capacity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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