Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
100
Lista 2021
Status:
Autorzy: Błażejczak Dariusz, Jurga Jan, Pytka Jarosław
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2020
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 10
Numer artykułu: 578
Strony: 1 - 19
Web of Science® Times Cited: 1
Scopus® Cytowania: 1
Bazy: Web of Science | Scopus | DOAJ
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: This work was funded in part by the Ministry of Science and Higher Education in Poland (Grant no. 3P06 R 00724) and The National Science Centre in Poland (Grant no. N N313 780840). The research was financed in part in the framework of the project Lublin University of Technology-Regional Excellence Initiative, funded by the Polish Ministry of Science and Higher Education (contract no. 030/RID/2018/19).
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 17 kwietnia 2020
Abstrakty: angielski
The aim of this work was to develop a method of data grouping (DGM) that enables the selection of regression equations for forecasting soil penetration resistance based on an easily available and small set of input data: soil moisture content, soil bulk density and the grain size distribution of the soil. Models for forecasting the penetration resistance were created by selecting regression equations for specific intervals of granulometric variability of soil fractions. A field measurements campaign was conducted and soil samples were taken from the subsoil on 43 profiles, at depths of 25–30, 35–40, 45–50 and 55–60 cm. It was found that the dry bulk density is much less useful for predicting the penetration resistance of plastic soils than soil moisture. The study also showed that it is possible to forecast the soil penetration resistance on the basis of the gravimetric moisture content and the soil specific surface.