Physical model case study: treatment effect of soft ground by vacuum preloading combined with liquid bag pressurization method
Notice bibliographique
Résumé
Vacuum preloading and composite ground reinforcement are commonly used methods for reinforcing soft soil, but there is a lack of integrated design method for vacuum preloading combined with composite ground. This case study introduces an innovative approach that combines vacuum preloading with liquid bag pressurization to achieve the integrated design of consolidation drainage method and composite ground reinforcement, which is different from the reported air bag pressurization. To illustrate the effectiveness of this method. Model tests were carried out to analyze the variation of water discharge, pore water pressure, ground settlement, and average consolidation degree in the process of vacuum consolidation. The study investigated the water content, undrained shear strength, and ground bearing capacity of composite ground after ground treatment. A correlation between average undrained shear strength and characteristic value of ground-bearing capacity was established to evaluate and predict the treatment effect of composite ground. Research shows that compared with traditional vacuum preloading, the undrained shear strength can be increased by 13.78%–65.08%, and the characteristic value of bearing capacity for the composite ground can be enlarged by 2.3–4 times. These results indicate that the vacuum preloading combined with liquid bag pressurization can significantly improve reinforcement effect on soft ground.
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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 ».