Capturing the complete stress–strain behaviour of jointed rock using a numerical approach
Notice bibliographique
Résumé
Summary This paper presents the results of a series of numerical experiments using the synthetic rock mass (SRM) approach to quantify the behaviour of jointed rock masses. Field data from a massive sulphide rock mass, at the Brunswick mine, were used to develop a discrete fracture network (DFN). The constructed DFN model was subsequently subjected to random sampling whereby 40 cubic samples, of height to width ratio of two, and of varying widths (0.05 to 10 m) were isolated. The discrete fracture samples were linked to 3D bonded particle models to generate representative SRM models for each sample size. This approach simulated the jointed rock mass as an assembly of fractures embedded into the rock matrix. The SRM samples were submitted to uniaxial loading, and the complete stress–strain behaviour of each specimen was recorded. This approach provided a way to determine the complex constitutive behaviour of large‐scale rock mass samples. This is often difficult or not possible to achieve in the laboratory. The numerical experiments suggested that higher post‐peak modulus values were obtained for smaller samples and lower values for larger sample sizes. Furthermore, the observed deviation of the recorded post‐peak modulus values decreased with sample size. The ratio of residual strength of rock mass samples per uniaxial compressive strength intact increases moderately with sample size. Consequently, for the investigated massive sulphide rock mass, the pre‐peak and post‐peak representative elemental volume size was found to be the same (7 × 7 × 14 m). Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».