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Enregistrement W3130070633 · doi:10.1520/jte20200298

Effect of Unloading Direction on Rock Failure under True Triaxial Stress Conditions

2021· article· en· W3130070633 sur OpenAlexaff
Peng Jia, Nan Yang, Dongqiao Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesCentral Universities in ChinaState Key Laboratory for GeoMechanics and Deep Underground EngineeringNatural Science Foundation of Liaoning Province
Mots-clésGeotechnical engineeringPrincipal stressFailure mode and effects analysisInstabilityGeologyShear (geology)Stress (linguistics)Ultimate tensile strengthHoek–Brown failure criterionFailure mechanismMaterials scienceStructural engineeringRock mass classificationComposite materialEngineeringMechanicsPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rock failures induced by excavation unloading in the direction of the minimum principal stress σ3 and the intermediate principal stress σ2 were numerically simulated and analyzed. The damage evolution process, the failure mode, and the failure mechanism under the two conditions were investigated. The results show that the unloading direction of the principal stress has a significant impact on the rock failure mode. Under the same triaxial stress level, when unloading σ3, rock failure is mainly caused by localized tensile-shear composite failure; when unloading σ2, rock failure is mainly caused by tensile buckling failure. When unloading σ3, the damage is mainly concentrated near the free surface; however, when unloading σ2, the damage range increases and develops toward the interior of the rock. The greater the intermediate principal stress is before unloading, the larger the number of splitting fractures and the magnitude of dilatation are, and the smaller the thickness of the splitting plate is. These results may shed light on the prevention and mitigation of rock instability in deep underground engineering.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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