Analysis of Geo-Concrete Composite for Use as a Pavement Base Course for Low-Traffic Roads
Notice bibliographique
Résumé
The present study concerns the improvement of the bearing capacity of a reddish clay lateritic gravel (GLAR) by adding a quantity of crushed granite 0/31.5 in order to use the mixture as a road base course. Geotechnical tests were carried out on natural GLAR, and Geo-concrete composite based on GLAR improved with 0/31.5 mm crushed granite stone at three mass ratios (20wt%, 30wt% and 40wt%). The results show a reduction in the Plasticity Index from 18.7% for the natural lateritic material, to 12.2%, 11.0% and 7.3% respectively at the 20wt%, 30wt% and 40wt% crushed granite amendment mass rates, representing a reduction from 34.76% to 60.96%. Analysis of the geo-concrete composite’s compactness showed that the dry density of the new composite increased by 2.81%, 4.75% and 17.36% with the introduction of Crushed granite 0/31.5 in the GLAR. Moreover, the 95% CBR bearing capacity of OPM has been improved by 2.94%, 5.88% and 27.94% respectively at 20wt%, 30wt% and 40wt% addition of crushed granite material. These results are in line with CEBTP 2014 specifications and indicate that these lateritic gravels reinforced with 0/31.5 mm crushed granite at rates of at least 20% can be used in road construction for the base course. Optimum mechanical stabilization or litho- stabilization is achieved with a 30% incorporation of crushed granite material in GLAR.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».