Application of neural networks for the reliability design of a tunnel in karst rock mass
Notice bibliographique
Résumé
This paper offers a solution to overcome time-consuming numerical analysis for the evaluation of the impact of tunnel construction in a complex karst environment by implementing Monte Carlo Simulation (MCS) using a neural network (NN) tool. The rock mass is described using three parameters: Geological Strength Index, the uniaxial compression strength of the intact rock, and the Hoek–Brown parameter for the intact rock m i . By using their probabilistic distribution as an input, a developed neural network NetTUNN produces probabilistic distributions of tunnel crown displacement, rock bolt axial load, and shotcrete uniaxial compression stress. A full MCS is then applied on these NetTUNN outputs to determine the reliability index and probability of failure for the relevant limit states. To demonstrate the potential of NN in tunnel design, a case study of Tunnel Pećine in Croatia is used, where the NetTUNN-assisted MCS assessment served as a benchmark to evaluate approximate reliability assessment techniques. It was shown that the developed NN can be used as an accurate surrogate model for determination of probabilistic distributions of tunnel design parameters. Further, it was shown that approximate reliability assessment techniques generally overestimate the reliability index and underestimate the probability of failure when compared to the NetTUNN-assisted MCS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».