THE ESTIMATION OF DAMAGE STATUS AND FRAGMENT SIZE DISTRIBUTION FOR MINING AND TUNNELING APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
THE ESTIMATION OF DAMAGE STATUS AND FRAGMENT SIZE DISTRIBUTION FOR MINING AND TUNNELING APPLICATIONS Abstract Rock failure widely exists in geotechnical engineering, particularly in tunneling and underground mining. Accurate estimation of fragment size distribution not only can ensure the safety and efficiency of engineering projects but is also helpful to save on transportation expenses and avoid costs caused by secondary fragmentation. This research proposes a method to estimate the size distribution of rock fragmentation based on the self-similarity. In this paper, a combined use of fractal theory, elasto-plastic theory and energy conservation theory was adopted. By considering damage energy and size distribution, the fractal damage constitutive model is proposed. In this model, fragment size, damage state and fractal dimension are three main influencing factors. To verify this model, red sandstone was selected as a case study. By fitting the stress-strain curves and quantity-frequency curves, the brittle index and fractal dimension were calculated. Through utilizing the method proposed in this research, the damage status and fragment size of jointed rock mass and collapsed roof in goaf can be estimated. Eventually, implementation of the estimator model would support the attempts towards autonomous operations and vision-based monitoring approaches. Keywords: Fractal theory; Damage constitutive model; Size distribution; Rock fragmentation
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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 ».