Diese Studie stellt die Anwendung verschiedener Methoden (Einfach–Mehrfachanalyse und künstliche neuronale Netze) zur Schätzung des California Bearing Ratio (CBR) aus Siebanalyse, Atterberg-Grenzwerten, maximalem Trockengewicht und optimalem Feuchtigkeitsgehalt der Böden vor. Die Beständigkeit von körnigen Böden, die sich in den Überbau- und Unterbauschichten befinden, wird normalerweise mit CBR (California Bearing Ratio) getestet, einem alten und immer noch weit verbreiteten Experiment. Die Daten wurden von den öffentlichen Autobahnen der verschiedenen Regionen der Türkei gesammelt. Regressionsanalyse und künstliche neuronale Netzwerkschätzung zeigten starke Korrelationen (R2 = 0,80–0,95) zwischen der Siebanalyse, den Atterberg-Grenzen, dem maximalen Trockengewicht (MDD) und dem optimalen Feuchtigkeitsgehalt (OMC). Es hat sich gezeigt, dass die als Ergebnis von Regressionsanalysen erhaltenen Korrelationsgleichungen in befriedigender Übereinstimmung mit den Testergebnissen stehen. Es wird empfohlen, dass die vorgeschlagenen Korrelationen für einen vorläufigen Entwurf eines Projekts nützlich sind, bei dem finanzielle und zeitliche Einschränkungen bestehen.

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