Performance of Subbase Layer with Geogrid Reinforcement and Zeolite-Waterglass Stabilization
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 8، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 13
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-8-2_005
تاریخ نمایه سازی: 1 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
Some laterite soil is an inferior material for engineering applications such as road and highway pavement, dam construction and filling material. Laterite soil stabilization is required to increase its strength for field application purposes. The potential use of zeolite and waterglass as stabilizing agents is their pozzolanic properties. This study aims to analyze the strength and bearing capacity of laterite soil stabilized by waterglass-activated zeolite and reinforced with geogrid. The soil sample was prepared with a zeolite percentage of ۴, ۸, ۱۲, ۱۶ and ۲۰%, and waterglass as much as ۲, ۴ and ۶% with curing times of ۰, ۷, ۱۴ and ۲۸ days. Furthermore, the physical model test was carried out in the container with the optimum composition obtained from the compressive strength (UCS) and California bearing test (CBR) test. The stabilized subbase layer with geogrid reinforcement was placed on a subgrade layer with a substandard CBR value. The results showed that the compressive strength (UCS) of stabilized soil with a curing time of ۷ days was found significantly increased. The CBR value also increased with the content of additive and curing time compared to the untreated soil. The physical model test results showed that the performance of stabilized laterite soil with additives and reinforced by geogrid (ZW-geogrid) as a subbase layer provides more optimal performance in carrying the load compared to the sand-gravel mixtures material. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۲-۰۸-۰۲-۰۵ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :