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Enregistrement W2079305979 · doi:10.1080/17480930.2011.611615

Comparison of empirical and numerical methods in tunnel stability analysis

2011· article· en· W2079305979 sur OpenAlexaff
Niousha Rahmani, Babak Nikbakhtan, Kaveh Ahangari, Derek B. Apel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mining Reclamation and Environment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical analysisStability (learning theory)Empirical modellingComputer scienceEmpirical researchComputer simulationSet (abstract data type)Numerical stabilitySimulationMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of a tunnel can be evaluated using mathematical solutions, empirical methods, or numerical modelling. Mathematical solutions are precise methods; however the need to conduct mathematical calculations usually decreases the user's desire to use this method. Empirical methods are based on the experience gathered by researchers in various parts of the world whereas numerical modelling utilises computing power and, using various modelling techniques, can be a precise way of solving very complex problems. In this method the environment and the geometry can be set by the user. This method allows the user to conduct sensitivity analysis. In this article, empirical methods and numerical modelling using UDEC software were used to conduct a stability analysis of the access tunnel at the Shahriar dam crest, which was one of the most important tunnels of this project. In addition, numerical modelling was used to predict the stresses and deformations around the perimeter of the tunnel, and select the most suitable ground support system. The results obtained from both methods were compared for selection of the best suited support system. The results indicated that the empirical methods presented similar results to the results of numerical modelling at the first stages of tunnel design in jointed rocks. Therefore, in the absence of sufficient information for numerical analysis, the results of the empirical method can be used for this project.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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