Comparison study of parameter estimation techniques for rock failure criterion models
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a comparative study of parameter estimation of rock failure criteria using different statistical methods, such as the least squares, least median squares, and reweighted least squares. The Mises–Schleicher and Drucker–Prager unified (MSDP u ) failure criterion, a nonlinear polyaxial failure criterion suitable for different rock strength data, has been considered for this study. The procedure for determining model parameters from scattered data using the least median squares method is presented, and the methods of identifying the scattered data are discussed. The use of the reweighted least squares method for improving statistical performance of model parameter estimation from scattered data is presented. Using the variable transformation technique, the parameter estimation problem has been formulated as an unconstrained minimization problem. Here, both traditional nonlinear programming techniques and recently developed evolutionary optimization algorithms have been employed, and a comparative study of their relative efficacy is presented. Of several traditional nonlinear unconstrained minimization techniques, only the Hooke–Jeeves method could be used to find the optimum value, but its robustness is much lower than that of evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms can be applied to find the optimal solution for cases with a high degree of robustness.Key words: rock mechanics, failure criterion, parameter determination, least median squares, evolutionary optimization.
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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 | 0,000 | 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 ».