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Enregistrement W2780858431

Dynamic Tensile Failure of Rocks Subjected to Simulated In Situ Stresses

2016· dissertation· en· W2780858431 sur OpenAlexaboutno aff
Bangbiao Wu

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn situUltimate tensile strengthMaterials scienceStructural engineeringComposite materialGeotechnical engineeringGeologyEngineeringChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tensile failure of rocks is a main problem in underground engineering applications, where rocks are subjected to dynamic loadings while under in situ stresses. When disturbed by dynamic loads from blasting or seismicity, underground structures are vulnerable to tensile failure. Therefore, it is of great importance and thus the aim of this thesis to investigate the dynamic tensile failure of rocks subjected to underground in situ stresses, experimentally and theoretically. For the experimental study, the split Hopkinson pressure bar (SHPB) system is modified and developed with a hydraulic press for the dynamic tests under different in situ stress states. The Brazilian disc specimens made from Canadian Laurentian granite are first subjected to a prestress simulating in situ stress (including pre-tension, hydrostatic confinement, and triaxial stress state) and then loaded dynamically using the modified SHPB. For each stress state, several groups of tests are conducted under different levels of prestress and loading rate. The result shows that for all of the tests, the dynamic tensile strength increases with loading rate, revealing the so called rate dependency, which is common for engineering materials. The dependence of the dynamic tensile strength on different prestress conditions are also examined. For the theoretical study, the Dominant Crack Algorithm (DCA) is adopted to model the dynamic tensile failure of rock under different prestress states, with the non-linear regression method Particle Swarm Optimization (PSO). The modeling parameters are obtained using the PSO method based on the experimental results and the DCA modeling is carried out accordingly under the simulated prestress and loading rate. The results demonstrate the applicability of the model as the error is less than 5% with reasonable values of the parameters. These experimental results and the calibrated theoretical model will be of great importance in the design and safety of underground rock engineering projects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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