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Enregistrement W4376129500 · doi:10.1139/cgj-2022-0619

Investigating shear behaviour of fibreglass rock bolts reinforcing infilled discontinuities for various pretension loads

2023· article· en· W4376129500 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Gregor, Ali Mirzaghorbanali, Kevin McDougall, Naj Aziz, Behshad Jodeiri Shokri

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringShear (geology)Classification of discontinuitiesDirect shear testFailure mode and effects analysisStructural engineeringGeologyMaterials scienceEngineeringComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, eight shear tests were carried out utilising a double shear with infilled shear interfaces after determining an appropriate experimental design and modified testing scheme. For this, two rock bolts, 20 and 30 tonnes, were tested with modified double shear testing apparatus at different pretension loads. The infilled test scheme was conducted with 5 mm thick sandy clay infilled shear interfaces. A 40 MPa small aggregate concrete was used for all samples to simulate the host rock. Based on the shear profiles, it was found that all samples followed a three-part failure profile consisting of elastic, strain softening, and failure regions. The results of double shear tests revealed that the 20 tonne rock bolt saw a significant overall decrease of approximately 30% in its failure displacement response as opposed to the 30 tonne samples, which saw a 6% increase. Also, it was concluded that the 30 tonne samples outperformed the 20 tonne rock bolts by up to 30%, irrespective of initial pretension settings. Comparing the physical failure characteristics of the samples found that both the 20 and 30 tonne samples exhibited the same response to increased pretension. As the pretension increased, the angle experienced at the hinge point also increased incrementally.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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