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Enregistrement W2341104874 · doi:10.1080/19648189.2015.1084380

Robust equivalent tunnelling Mohr–Coulomb strength parameters for generalised Hoek–Brown media

2015· article· en· W2341104874 sur OpenAlexaff
Qing Meng, H.-L. Wang, Wanghao Xu, Wei Xie, Runzhou Wang, J.-C. Zhang

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Environmental and Civil engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRobustness (evolution)BrittlenessStructural engineeringMohr–Coulomb theoryHoek–Brown failure criterionQuantum tunnellingBenchmark (surveying)Range (aeronautics)Applied mathematicsMathematicsRock mass classificationEngineeringGeotechnical engineeringGeologyMaterials scienceFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel robust method for estimating equivalent tunnelling Mohr–Coulomb strength parameters in elastic–plastic or elasto–brittle–plastic media satisfying Hoek–Brown failure criterion is proposed. Based on the best uniform approximation technique, this method consists of explicit and closed-form formulae in terms of elementary functions, making the estimation of equivalent parameters more convenient than other methods. A simple code is provided and a series of benchmark test cases are performed for validation. When the tunnel support is accurately known, the performance estimates of this method are better than estimates of best fitting in an artificial stress range and best fitting in the existing range methods, but not as accurate as the performance of equating model responses method and that proposed by Jimenez et al. However, when the estimation of support pressure is poor, this method is the most robust among all methods. In elasto–brittle–plastic rock mass, the advantage of robustness of this method is even more obvious. Considering both accuracy and robustness, this method can be employed as a preferable alternative.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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