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Enregistrement W4313160219 · doi:10.1080/19236026.2022.2124497

Understanding the impact of adhesion on the mechanical behavior of shotcrete

2022· article· en· W4313160219 sur OpenAlexafffund
Efstratios Karampinos, B. H. Ko, John Hadjigeorgiou

Notice bibliographique

RevueCIM Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésShotcreteAdhesionMaterials scienceGeotechnical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shotcrete is widely used as part of ground support in underground excavations. Although adhesion is recognized as a critical mechanical property of shotcrete, there is no strong consensus from a design perspective on whether high or low adhesion is preferred. This is probably due to our relatively limited understanding of the role of adhesion on the field performance of shotcrete. Laboratory investigations can provide useful insights, but it is difficult to extrapolate to field conditions. Numerical models can complement laboratory investigations, but to develop confidence in their results, they must adequately reproduce the failure mechanism of shotcrete. This paper investigates how different adhesion properties control the mechanical behavior of shotcrete. Laboratory tests were used to calibrate a three-dimensional discrete element method model to capture the adhesion failure of a shotcrete liner. The developed model explicitly reproduced the adhesion failure mechanism, including the load redistribution, loading capacity, and displacement of the shotcrete liner. This was used as a basis for a parametric investigation of the impact of adhesion strength on the mechanical behavior of shotcrete. The numerical results indicated the significant implications in selecting adhesion properties of shotcrete and led to recommendations for adhesion capacity under different ground stress conditions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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