Simulation of fragmental rockfalls detected using terrestrial laser scans from rock slopes in south-central British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Rockfall presents an ongoing challenge to the safe operation of transportation infrastructure, creating hazardous conditions which can result in damage to roads and railways, as well as loss of life. Rockfall risk assessment frameworks often involve the determination of rockfall runout in an attempt to understand the likelihood that rockfall debris will reach an element at risk. Rockfall modelling programs which simulate the trajectory of rockfall material are one method commonly used to assess potential runout. This study aims to demonstrate the effectiveness of a rockfall simulation prototype which uses the Unity 3D game engine. The technique is capable of simulating rockfall events comprised of many mobile fragments, a limitation of many industry standard rockfall modelling programs. Five fragmental rockfalls were simulated using the technique, with slope and rockfall geometries constructed from high-resolution terrestrial laser scans. Simulated change detection was produced for each of the events and compared to the actual change detection results for each rockfall as a basis for testing model performance. In each case the simulated change detection results aligned well with the actual observed change in terms of location and magnitude. An example of how the technique could be used to support the design of rockfall catchment ditches is shown. Suggestions are made for future development of the simulation technique with a focus on better informing simulated rockfall fragment size and the timing of fragmentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».