Zielonogórska Biblioteka Cyfrowa udostępnia 67 246 obiektów cyfrowych
Obiekt
Tytuł: Strength Prediction of Fiber-Reinforced Clay Soils Stabilized with Lime Using XGBoost Machine Learning
Autor:
Sari-Ahmed, Billal ; Benzaamia, Ali ; Ghrici, Mohamed ; Moghal, Arif Ali Baig
Data wydania:
Typ zasobu:
Współtwórca:
Tytuł publikacji grupowej:
Abstract:
This article proposes a predictive model for the compressive strength (UCS) of lime-stabilized clay soils reinforced with polypropylene fibers (PPF) using the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. The research indicates that the developed model is highly effective and can serve as a reliable tool for anticipating the UCS of these specific soils. A comparison between experimental data and model predictions suggests that it can effectively elucidate the impact of the combined effect of lime and PPF on the compressive strength of clay soils, thus avoiding the need for new experiments to formulate new compositions. ; Furthermore, a parametric analysis reveals the benefits of fiber incorporation, particularly at an optimum lime content of 6% dosage. The results also show that an optimal fiber content of 1.25% and a length of 18 mm are essential for achieving satisfactory results. These findings have significant implications for the planning and implementing fibre treatments, allowing for considerably enhancing soil strength. They provide a solid foundation for more precise and effective interventions in the lime stabilization of clay soils, thus paving the way for more efficient practices in this area of research.
Opis:
tytuł dodatkowy: Prace z Inżynierii Lądowej i Środowiska
Wydawca:
Zielona Góra: Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego
Format:
Identyfikator zasobu:
DOI:
Strony:
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports (CEER), no 34, vol. 2
Jezyk:
Licencja:
Licencja CC BY 4.0:
Prawa do dysponowania publikacją:
Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego
Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:
- Zielonogórska Biblioteka Cyfrowa > Repozytorium > Jednostki organizacyjne > Wydział Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska
- Zielonogórska Biblioteka Cyfrowa > Repozytorium > Typy utworów > Artykuły
- Zielonogórska Biblioteka Cyfrowa > Repozytorium > Czasopisma naukowe i serie wydawnicze UZ > Civil and Environmental Engineering Reports (CEER) > Civil and Environmental Engineering Reports (CEER) (2024)
Data ostatniej modyfikacji:
9 lip 2026
Data dodania obiektu:
9 lip 2026
Liczba wyświetleń treści obiektu:
1
Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:
https://zbc.uz.zgora.pl/publication/108730
Wyświetl opis w formacie RDF:
Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:
| Nazwa wydania | Data |
|---|---|
| Strength Prediction of Fiber-Reinforced Clay Soils Stabilized with Lime Using XGBoost Machine Learning | 9 lip 2026 |
Obiekty Podobne
Benhadj Ziane Mokhtari, Fouzia Youcefi, Abdelkader Driss, Abdelmoumen Aala Eddine Ghrici, Mohamed Kuczyński, Tadeusz - red.
Ziane, Sami Khelifa, Mohammed-Rissel Mezhoud, Samy Beroual, Ahmed Medaoud, Saber Kuczyński, Tadeusz - red.
Ziane, Sami Khelifa, Mohammed-Rissel Mezhoud, Samy Kuczyński, Tadeusz - red.
Jamhiri, Babak Pakbaz, Mohammad Siroos Kuczyński, Tadeusz - red.
