MODELOS DE PREVISÃO DO TEOR DE UMIDADE ÓTIMO E DO PESO ESPECÍFICO SECO MÁXIMO PARA SOLOS FINOS
Models for estimating the optimum moisture and maximum dry density for fine soils
DOI:
https://doi.org/10.5216/reec.v15i1.50204Resumo
RESUMO: O dimensionamento de taludes, pavimentos rodoviários, liners, túneis, aterros entre outras aplicações civis, requer o conhecimento do comportamento dos solos através das suas propriedades físicas. Os solos podem apresentar comportamento distinto devido à variabilidade do maciço e ao processo de amostragem. O teor de umidade ótimo (wot) e o peso específico seco máximo (gdmax) são propriedades físicas fundamentais na análise do comportamento de um solo compactado e, podem ser influenciadas pela fração de pedregulho, fração de areia, fração de finos e pelos limites de liquidez e de plasticidade do solo. Para a viabilidade de projetos básicos pode ser necessário recorrer a formulações empíricas através das quais os limites de confiabilidade sejam conhecidos. Este trabalho objetivou investigar, com o auxílio da análise de variância de modelos de regressão, a precisão da estimativa do teor de umidade ótimo e do peso específico seco por meio dos ensaios corriqueiros de caracterização do solo. Assim, foram selecionados dados de 250 amostras de solos argilosos de diferentes regiões do planeta. Os resultados dos modelos de regressão multilinear dos solos argilosos investigados foram considerados expressivos pela ANOVA, apresentando valores do coeficiente de determinação ajustado para wot e gdmax iguais a 0,741 e 0,639, respectivamente. Com relação às propriedades físicas, apenas o limite de liquidez não foi significativo na estimativa do gdmax. As correlações empíricas apresentadas possibilitam a estimativa do teor de umidade ótimo e do peso específico seco máximo de maneira rápida e eficiente para a análise do comportamento dos solos compactados.
Downloads
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos: Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.