Numerical Analysis of Geogrids and Recycled Concrete Aggregate for Stabilizing Road Embankments
Notice bibliographique
Résumé
The amplification of urban development and the extension of road networks necessitate a comprehensive understanding of various soil improvement techniques for civil engineering applications. Soil enhancement methods, typically trusted and practical, are pivotal in addressing geotechnical engineering challenges. This study focuses on the numerical evaluation of the efficacy of geogrids and recycled concrete aggregate (RCA) in the stabilization of road embankments. Critical soil properties such as water absorption, soil erosion, and settlement susceptibility are significantly improved through these methods, promoting sustainable land use, environmental conservation, and infrastructure durability. Literature reveals that the use of geogrids or waste materials like RCA contributes effectively to soil layer enhancement. In this investigation, road embankment models, with and without the aforementioned improvements, were developed and assessed under vehicular load conditions. The findings demonstrated that the incorporation of geogrids or RCA significantly bolsters the stability of road embankments. A noteworthy reduction in vertical settlement, up to 45%, was achieved when geogrids and RCA were concurrently utilized in the embankment. This suggests that these methods, individually or in combination, could provide a viable solution for enhancing the performance and stability of road infrastructures. Further research is proposed to explore the long-term performance of these enhancement methods under various environmental and load conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».