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Enregistrement W4366438953 · doi:10.1038/s41598-023-33053-x

Modified minimum principal stress estimation formula based on Hoek–Brown criterion and equivalent Mohr–Coulomb strength parameters

2023· article· en· W4366438953 sur OpenAlexfundno aff
Song Yan-hui, Man Feng, Peng Chen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesUniversity of Alberta
Mots-clésCohesion (chemistry)Geological Strength IndexPrincipal stressMohr–Coulomb theoryFinite element methodFriction angleHoek–Brown failure criterionMathematicsStress (linguistics)Rock mass classificationCoulombGeotechnical engineeringNonlinear systemMathematical analysisGeometryStructural engineeringGeologyPhysicsEngineeringCauchy stress tensor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most critical parameter for determining equivalent values for the Mohr-Coulomb friction angle and cohesion from the nonlinear Hoek-Brown criterion is the upper limit of confining stress. For rock slopes, this value is the maximum value of the minimum principal stress ([Formula: see text]) on the potential failure surface. The existing problems in the existing research are analyzed and summarized. Using the finite element method (FEM), the location of potential failure surfaces for a wide range of slope geometries and rock mass properties are calculated using the strength reduction method, and a corresponding finite element elastic stress analysis was carried in order to determine [Formula: see text] of the failure surface. Through a systematic analysis of 425 different slopes, it is found that slope angle (β) and geological strength index (GSI) have the most significant influence on [Formula: see text] while the influence of intact rock strength and the material constant [Formula: see text] are relatively small. According to the variation of [Formula: see text] with different factors, two new formulas for estimating [Formula: see text] are proposed. Finally, the proposed two equations were applied to 31 real case studies to illustrate the applicability and validity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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