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Enregistrement W2153101188 · doi:10.1139/cgj-2014-0307

Sliding stability analysis of gravity dam founded on rock mass with impersistent joint set

2015· article· en· W2153101188 sur OpenAlexvenueno aff
Miriam Cabrera, S. Senent, C. Olalla, Rafael Jiménez

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationGravity damParametric statisticsGeotechnical engineeringJoint (building)Foundation (evidence)GeologyStructural engineeringStability (learning theory)Safety factorEngineeringFinite element methodMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims to evaluate the sliding stability of a gravity dam with a foundation failure mechanism characterized by a pre-existing subhorizontal joint set acting as a sliding plane, and with a potential failure path that extends through the rock mass. The safety factor is estimated using a combination of joints and rock mass strengths, using the criteria of Barton and Choubey and Hoek and Brown, respectively. Nonassociative flow rule in the rock mass has been incorporated using a constant dilation angle. The finite difference program FLAC 6.0 is employed to validate the model. The proposed analytical model provides results that are very similar to those computed with FLAC; however, as the new formulation can be implemented in a spreadsheet, the computational cost of the proposed model is significantly smaller, hence allowing to more easily conduct parametric analyses of the influence of the different input parameters on the dam’s safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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