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Enregistrement W1929838126 · doi:10.1139/cgj-2013-0191

Three-dimensional numerical analysis for rock slope stability using shear strength reduction method

2013· article· en· W1929838126 sur OpenAlexvenueno aff
Jiayi Shen, Murat Karakus

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésHoek–Brown failure criterionRock mass classificationSlope stability analysisNonlinear systemStrength reductionGeotechnical engineeringSlope stabilitySlope stability probability classificationGeologyShear strength (soil)Convergence (economics)Factor of safetySafety factorGeological Strength IndexStability (learning theory)Structural engineeringEngineeringFinite element methodComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing numerical modeling of three-dimensional (3D) slopes is performed mainly by using the shear strength reduction (SSR) technique based on the linear Mohr–Coulomb (MC) criterion, whereas the nonlinear failure criterion for rock slope stability is seldom used in slope modeling. However, it is known that rock mass strength is a nonlinear stress function and that, therefore, the linear MC criterion does not agree with the rock mass failure envelope very well. In this research, a nonlinear SSR technique is proposed that can use the Hoek–Brown (HB) criterion to represent the nonlinear behavior of a rock mass in the FLAC3D program to analyze 3D slope stability. Extensive case studies are carried out to investigate the influence of the convergence criterion and boundary conditions on the 3D slope modeling. Results show that the convergence criterion used in the 3D model plays an important role, not only in terms of calculation of the factor of safety (FOS), but also in terms of the shape of the failure surface. The case studies also demonstrate that the value of the FOS for a given slope will be significantly influenced by the boundary condition when the slope angle is less than 50°.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations159
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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