Investigation of acoustic events during shear loading of layered rock bridge; Particle flow code approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research investigates acoustic emission (AE) phenomena during shear failure of layered rock bridges under different normal stresses using experimental punch tests and numerical simulation. Firstly, particle flow code (PFC) was calibrated by UCS and Brazilian experimental test results and then the shear behavior of the numerical model was verified by experimental punch test outputs. Finally, acoustic phenomena during shear failure of layered rock bridges were discussed. Rectangular specimens were utilized, incorporating a combination of different layers. These layers included a pairing of soft and hard materials, as well as variations such as a two-layered model comprising hard gypsum and soft gypsum. Furthermore, three-layered models were examined, featuring a soft interlayer in one case and a hard interlayer in another. Additionally, a four-layered model was employed for the investigation. In each model, two vertical edge fissures were introduced, with fissure lengths set at 20, 40, and 60 mm. The angle between bedding layers and shear loading direction was 90°. The results indicate that cracks initiate at the notch tip and propagate vertically until they meet the upper boundary. The frequency of significant Acoustic hits is tied to factors like crack initiation and material properties. Increasing the number of layers in the specimen leads to more Acoustic hits. The sequence of Acoustic hits between major hits is influenced by parameters such as bedding number and material properties. This correlation is attributed to different gypsum types on the shear surface. The findings from numerical bedding models mirror those from physical samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».