MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386536881 · doi:10.1007/s40789-023-00607-3

Effect of surface retaining elements on rock stability: laboratory investigation with sand powder 3D printing

2023· article· en· W4386536881 sur OpenAlexaff
Hao Feng, Lishuai Jiang, Qingwei Wang, Peng Tang, Atsushi Sainoki, Hani S. Mitri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Coal Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeotechnical engineeringDigital image correlationRock boltGeologyRock mechanicsBoltingModulusMaterials scienceStructural engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to investigate the beneficial effects of surface retaining elements (SREs) on the mechanical behaviors of bolted rock and roadway stability. 3D printing (3DP) technology is utilized to create rock analogue prismatic specimens for conducting this investigation. Uniaxial compression tests with acoustic emission (AE) and digital image correlation techniques have been conducted on 3DP specimens bolted with different SREs. The results demonstrate that the strength and modulus of elasticity of the bolted specimens show a positive correlation with the area of the SRE; the AE characteristics of the bolted specimens are higher than those of the unbolted specimen, but they decrease with an increase in SRE area, thus further improving the integrity of the bolted specimens. The reinforcement effect of SREs on the surrounding rock of roadways is further analyzed using numerical modelling and field test. The results provide a better understanding of the role of SREs in rock bolting and the optimization of rock bolting design. Furthermore, they verify the feasibility of 3DP for rock analogues in rock mechanics tests.

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 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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Coal Science & TechnologyMême sujetRock Mechanics and ModelingTravaux en français237 207