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dc.contributor.authorSilva, Amanda Vieira e-
dc.contributor.authorLeme, Rosiel Ferreira-
dc.contributor.authorSilva Filho, Francisco Chagas da-
dc.contributor.authorMoura, Thales Elias-
dc.contributor.authorAyala, Grover Romer Llanque-
dc.date.accessioned2022-08-05T15:37:00Z-
dc.date.available2022-08-05T15:37:00Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationSILVA FILHO, F. C. et al. Empirical models to predict compaction parameters for soils in the state of Ceará, northeastern Brazil. Ingeniería e Investigación, vol. 41, n. 2, abr. 2022. DOI: 10.15446/ing.investig.v42n1.86328pt_BR
dc.identifier.issn2248-8723-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/67541-
dc.description.abstractThis work developed prediction models for maximum dry unit weight (γd,max) and optimum moisture content (OMC) for compactedsoils in Ceará, Brazil, based on index and physical properties and physical properties. The methodology included data from soils usedin the construction of 15 dams in Ceará, with available information regarding laboratory tests of interest. Correlations were developedusing non-linear regression, from 169 laboratory results (83 for training and 86 for validating the models), which presented a R2of0,763 for MoPesm (prediction model forγd,max) and 0,761 for MoTuo (model for OMC).A posteriori, the same physical indexesused to train and validate MoPesm and MoTuo were used as inputs of other prediction models available in the literature, whoseoutputs differed considerably from laboratory results for the evaluated soils. MoPesm and MoTuo were able to satisfactorily predictcompaction parameters, with outputs close to those obtained in laboratory for tested soil samples. Their performance justifies theiruse for predicting compaction parameters in geotechnical structures that use employ soils when there are financial restraints, shorttimeframes, or unavailability of test equipment, particularly in early design stages and preliminary studies, before appropriate soilsampling and field investigation can be conducted, thus saving substantial time and financial resources.pt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.publisherIngeniería e Investigaciónpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPredicting modelspt_BR
dc.subjectCompacted soilspt_BR
dc.subjectMaximum dry unit weightpt_BR
dc.subjectOptimum moisture contentpt_BR
dc.titleEmpirical models to predict compaction parameters for soils in the state of Ceará, northeastern Brazilpt_BR
dc.title.alternativeModelos empíricos para predecir parámetros de compactación para suelos en el Estado de Ceará, Noreste de Brasilpt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.abstract-esEste trabajo desarrolló modelos predictivos para el peso específico seco máximo (γd,m ́ax) y el contenido de humedad óptima (CHO)para suelos compactados en Ceará, Brasil, basados en índices y propiedades físicas. La metodología incluyó datos de suelos utilizadosen la construcción de 15 presas en Ceará, con información disponible sobre las pruebas de laboratorio de interés. Las correlaciones fueron desarrolladas mediante regresión no lineal, a partir de 169 resultados de laboratorio (83 para entrenamiento y 86 paravalidación de ambos modelos), que presentaron un R2de 0,763 para MoPesm (modelo de predicción paraγd,m ́ax) y 0,761 paraMoTuo (modelo para CHO).A posteriori, los mismos índices físicos utilizados para entrenar y validar MoPesm y MoTuo fueronutilizados como entradas para otros modelos de predicción disponibles en la literatura, cuyos resultados difirieron considerablementede los resultados de laboratorio para los suelos evaluados. MoPesm y MoTuo predijeron satisfactoriamente los parámetros decompactación, con resultados cercanos a los obtenidos en laboratorio para las muestras de suelo ensayadas. Su desempeño justificasu uso para predecir parámetros de compactación en estructuras geotécnicas que utilizan suelos compactados cuando existen restricciones financieras, plazos cortos o indisponibilidad de equipos de prueba, particularmente en las primeras etapas de diseño yestudios preliminares, antes de que se pueda realizar muestreos apropiados de los suelos e investigación de campo, ahorrando asítiempo y recursos financieros sustanciales.pt_BR
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