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Enregistrement W4315486435 · doi:10.1088/1755-1315/1124/1/012069

A Methodology for the Analysis of Tunnel Intersections Using Two-dimensional Numerical Modeling

2023· article· en· W4315486435 sur OpenAlexaff
S Cohen, Amichai Mitelman, Davide Elmo

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Component (thermodynamics)Work (physics)Cross section (physics)Section (typography)Series (stratigraphy)Computer scienceStructural engineeringEngineeringMechanical engineeringGeologyTransport engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intersections of tunnels are an integral component of most underground applications. The design and construction of tunnel intersections can be the most technically challenging element of a tunnel project. Yet, there are relatively few publications and methods regarding tunnel intersection design. Tunnel intersections are essentially a three-dimensional problem. However, 3D models require significantly longer time for solving and interpreting, greater computer resources, and higher user expertise. Hence, there is a great incentive to develop simpler and quicker analysis methods for tunnel intersections. In this paper, a methodology is developed so that a 3D tunnel intersection problem can be modelled using an equivalent 2D numerical model. For this purpose, it is proposed that the main tunnel cross section is modelled with an additional horizontal expansion component that represents the cross tunnel. Multiple 3D and 2D models were computed for the purpose of finding the expansion distances in the 2D models that yield similar deformations to the 3D models. Based on the results, regression analysis was employed to derive a formula relating the ratio of equivalent diameters of the main to cross tunnel to the proper expansion distance. This formula provides a useful and practical tool for preliminary tunnel intersection design. The current work relies on a number of assumptions, mainly that the rock mass is elastic. More work can be carried out to extend and modify the proposed method for more complex 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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