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Enregistrement W1979698806 · doi:10.1139/cgj-2014-0312

Pierre3D: a 3D stochastic rockfall simulator based on random ground roughness and hyperbolic restitution factors

2015· article· en· W1979698806 sur OpenAlexafffundvenue
V. Gischig, Oldrich Hungr, A. Mitchell, Franck Bourrier

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut National de Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'AgricultureSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésRockfallRandomnessStochastic modellingGeologyStochastic processRock mass classificationComputer scienceSimulationStatistical physicsMechanicsGeotechnical engineeringMathematicsLandslidePhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of dynamic computational methods has become indispensable for addressing problems related to rockfall hazard. Although a number of models with various degrees of complexity are available, model parameters are rarely calibrated against observations from rockfall experiments. A major difficulty lies in reproducing the apparent randomness of the impact process related to both ground and block irregularities. Calibration of rigorous methods capable of explicitly modeling trajectories and impact physics of irregular blocks is difficult, as parameter spaces become too vast and the quality of model input and observation data are insufficient. The model presented here returns to the simple “lumped-mass” approach and simulates the characteristic randomness of rockfall impact as a stochastic process. Despite similarities to existing approaches, the model presented here incorporates several novel concepts: (i) ground roughness and particle roughness are represented as a random change of slope angle at impact; (ii) lateral deviations of rebound direction from the trajectory plane at impact are similarly accounted for by perturbing the ground orientation laterally, thus inducing scatter of run-out directions; and (iii) a hyperbolic relationship connects restitution factors to impact deformation energy. With these features, the model is capable of realistically accounting for the influence of particle mass on dynamic behaviour. The model only requires four input parameters, rendering it flexible for calibration against observed datasets. In this study, we calibrate the model against observations from the rockfall test site at Vaujany in France. The model is able to reproduce observed distributions of velocity, jump heights, and runout at observation points. In addition, the spatial distribution of the trajectories and landing points has been successfully simulated. Different parameter sets have been used for different ground materials such as an avalanche channel, a forest road, and a talus cone. Further calibration of the new model against a range of field datasets is essential. This study is part of an extensive calibration program that is still in progress at this first presentation of the method, and focuses on fine-tuning the details of the stochastic process implemented both in two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) versions of the model.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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