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Enregistrement W3000880401 · doi:10.1590/1679-78255801

An analytical solution for stresses and deformations of tunnels in a non-uniform stress field based on strain-softening model and Mogi-Coulomb criterion

2020· article· en· W3000880401 sur OpenAlexaff
Hao Fan, Lianguo Wang, Wanrong Liu

Notice bibliographique

RevueLatin American Journal of Solids and Structures · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésCohesion (chemistry)Principal stressStress fieldMaterials scienceDisplacement (psychology)Friction angleGeotechnical engineeringMechanicsResidual stressDisplacement fieldStress (linguistics)Structural engineeringShear stressGeologyEngineeringFinite element methodComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a mechanical model for tunnels excavated in a non-uniform stress field is developed. A new strain-softening model simultaneously considers the weakening of cohesion and internal friction angle is proposed. Then, an analytical solution for the post-peak region radii, stresses, and displacements is deduced. Taking a tunnel in Taoyuan coal mine as an engineering example, the post-peak region radii, surface displacement, and stresses distribution are determined. The effects of the horizontal-to-vertical stress ratio, intermediate principal stress, residual cohesion, and residual internal friction angle on tunnel deformations are discussed. The results show that the post-peak region radii and stresses distribution around the tunnel varies with direction due to the non-uniform stress field. The post-peak region radii and surface displacement are larger with consideration of intermediate principal stress. Tunnels surrounded by rock masses with a higher residual cohesion and internal friction angle experience lower post-peak region radii and surface displacement.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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