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Enregistrement W4315482689 · doi:10.1088/1755-1315/1124/1/012099

Modelling of progressive failure mechanism of mine pillars

2023· article· en· W4315482689 sur OpenAlexaff
G. Cammarata, Davide Elmo, Sandro Brasile

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDilatantConstitutive equationBrittlenessViscoplasticitySofteningGeologyNonlinear systemGeotechnical engineeringShearing (physics)MechanicsShear (geology)Materials scienceStructural engineeringEngineeringPhysicsFinite element methodComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rock fracturing process around underground openings is mainly a process of progressive slabbing with the generation of surface-parallel fractures in the initial stage, and shear failure is likely to occur in the final process. The difficulty of capturing this behaviour through conventional continuum modelling has led to the development of advanced constitutive laws for use in continuum models. Recently, an enhanced continuum constitutive approach to simulate strain-softening based on the Hoek-Brown failure criterion has been presented. This advanced Hoek-Brown model with Softening introduces a hyperbolic decay of the material properties affecting the post-peak response and the nonlinear dilation, thus enabling to investigate failure modes in the form of dilatant shear bands. Moreover, to restore the objectivity of the numerical solution during the development of strain localization phenomena, a viscous regularization technique has been implemented within the model. The performance of this constitutive model has been proved and, in this paper, further numerical computations are reported concerning the brittle failure process occurring in mine pillars, thus confirming the capability to capture failure mechanisms during excavation within a strain localization regime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,172 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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