A framework for automatic modeling of underground excavations and optimizing three‐dimensional boundary and finite element meshes derived from them—framework
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Many problems in mining and civil engineering require using numerical stress analysis methods to repeatedly solve large models. Widespread acceptance of tunneling methods, such as New Austrian Tunneling Method , which depend heavily on numerical stress analysis tools and the fact that the effects of excavation at the face of a tunnel are distinctively three–dimensional (3D), necessitates the use of 3D numerical analysis for these problems. Stress analysis of a practical mining problem can be very lengthy, and the processing time can be measured in days or weeks at times. A framework is developed to facilitate efficient modeling of underground excavations and to create an optimal 3D mesh by reducing the number of surface and volume elements while keeping the result of stress analysis accurate enough at the region of interest , where a solution is sought. Fewer surface and volume elements mean fewer degrees of freedom in the numerical model, which directly translates into savings in computational time and resources. The mesh refinement algorithm is driven by a set of criteria that are functions of distance and visibility of points from the region of interest, and the framework can be easily extended by adding new types of criteria. This paper defines the framework, whereas a second companion paper will investigate its efficiency, accuracy and application to a number of practical mining problems. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».