Analysing Double Shearing Mechanism in Fiberglass Rock Bolting Systems: a Comprehensive Analytical Model and Numerical Simulation Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An analytical method and numerical simulation were developed to investigate the shear performance of fiberglass rock bolts (20-tonne and 30-tonne) by conducting sixteen double-shearing tests with both clean and infilled shear interfaces. Following the preparation of the required samples, each test set-up was subjected to different ranges of pretension values. The infilled scenario involved 5 mm thick sandy clay infilled shear interfaces. The results of the double shearing tests unveiled that as pretension increased, so did the confining pressures at the shear interfaces for both clean and infilled joints. Also, an analytical model was developed utilising the Fourier transform, energy balance theory, and linear elastic theory. The result was an empirical relationship that could determine the double shear performance of fibreglass rock bolts in close agreement with the experimental data. Coefficients were incorporated to facilitate model calibration and tuning. Eventually, fast Lagrangian analysis of continua (FLAC) three-dimensional (3D) modelling was utilised to conduct numerical simulations of fibreglass rock bolts subjected to double shearing scenarios. The numerical model was calibrated against experimental data and then extended to conduct a sensitivity analysis on fibreglass rock bolts subjected to double shear test setup variations. Scenarios included rock bolt installation angles, shearing rates, and various host rock strengths. The results revealed that increasing the shear speed from the experimental test baseline yielded substantial displacement increases in the post-failure residual performance of the rock bolts. Changing the installation angle resulted in greater peak shear forces and extended residual zones. The least significant impacts were observed when changing the host rock UCS, suggesting neither rock bolt was drastically impacted by weak or strong host rocks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».