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Enregistrement W2976039609 · doi:10.1016/j.jrmge.2019.06.007

Damage smear method for rock failure process analysis

2019· article· en· W2976039609 sur OpenAlexaboutno aff
G. Li, Xiaofeng Cheng, Hai Pu, C.A. Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesState Key Laboratory for GeoMechanics and Deep Underground EngineeringChina University of Mining and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMesoscopic physicsRepresentative elementary volumeCoalescence (physics)Finite element methodStructural engineeringSolverScale (ratio)Constitutive equationGeologyRock mechanicsGeotechnical engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damage smear method (DSM) is adopted to study trans-scale progressive rock failure process, based on statistical meso-damage model and finite element solver. The statistical approach is utilized to reflect the mesoscopic rock heterogeneity. The constitutive law of representative volume element (RVE) is established according to continuum damage mechanics in which double-damage criterion is considered. The damage evolution and accumulation of RVEs are used to reveal the macroscopic rock failure characteristics. Each single RVE will be represented by one unique element. The initiation, propagation and coalescence of meso-to macro-cracks are captured by smearing failed elements. The above ideas are formulated into the framework of the DSM and programed into self-developed rock failure process analysis (RFPA) software. Two laboratory-scale examples are conducted and the well-known engineering-scale tests, i.e. Atomic Energy of Canada Limited's (AECL's) Underground Research Laboratory (URL) tests, are used for verification. It shows that the simulation results match with other experimental results and field observations. Keywords: Failure process, Smear method, Meso-damage, Finite element method (FEM), Rock failure process analysis (RFPA)

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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