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Enregistrement W2768530041 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0001045

Modeling the Impact of a Falling Rock Cluster on Rigid Structures

2017· article· en· W2768530041 sur OpenAlexafffund
Ge Gao, Mohamed A. Meguid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill University
Mots-clésRockfallDiscrete element methodGeologyCluster (spacecraft)Geotechnical engineeringFalling (accident)Surface finishMechanicsGeometryMaterials sciencePhysicsComputer scienceLandslideMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rockfall is a common geological hazard in mountainous areas and can pose great danger to people and properties. Understanding the impact forces induced by a single rock or a rock cluster on retaining structures is considered key in the analysis and design of protection barriers. This study presents the results of small-scale laboratory experiments conducted to measure the impact forces induced by a group of rocks moving down a rough slope on a barrier wall. The effect of slope inclination angle and wall location on the impact pressure acting on the wall was examined. A three-dimensional discrete element model was then proposed and used to study the behavior of the rock cluster under different geometric conditions. Rocks were modeled using polydisperse clumps in which each clump consisted of several overlapping spherical particles to account for the shape effect of the falling rocks. First, the model was validated by comparing the measured and calculated forces, and then, it was used to investigate the role of different material and geometric parameters on the impact behavior. Conclusions were made regarding the role of modeling the irregular rock shapes and the roughness of the slope surface on the behavior impacted by the travel mode for different slope angles.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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