Testing and prediction of mechanical characteristics of sensitive marine clays stabilized by deep mixing method
Notice bibliographique
Résumé
Sensitive marine clays (SMCs) often pose considerable problems in the construction of embankments for transportation structures. In this study, extensive mechanical, microstructural, and monitoring experiments were carried out to evaluate the evolution of mechanical properties of SMCs stabilized via Deep Mixing Method. The results indicate that unconfined compressive strength and secant modulus increase with curing time. A significant improvement in mechanical properties is observed at early ages. Higher binder contents produce higher mechanical properties after same curing period. However, excess binder content does not provide significant improvement effects. The addition of ground granulated blast furnace slag (GGBFS) results in higher mechanical properties after long-term curing, and the enhancing degree is more evident with a higher proportion of GGBFS. But the situations are reversed at young age due to the “retarding effect” of GGBFS. These observations are also supported by results of physical properties, mercury instruction porosimetry, suction monitoring, and X-ray diffraction analyses. In addition, predictive models are established based on elastic-plastic theory and binder hydration model. The developed models are implemented in COMSOL Multiphysics and validated against experimental results. A good agreement is observed between experimental and predicted results which confirms the ability of developed models to predict the mechanical characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».