Inversion of short-term precursor of acoustic emission in uniaxial compression based on SOM neural network
Notice bibliographique
Résumé
A good understanding of the precursor characteristics of rock failure is essential for geo-mechanical rock engineering. This paper proposes an inversion method for acoustic emission (AE) precursor signals based on a self-organizing map neural network. The feature of this method lies in a construction of cyclic segmentation iteration process. By segmenting and approximating the set of AE parameters, the AE precursor signals are extracted at 97% of the peak stress moment. The inversion results of the rock failure precursors in different lithology tests verified the rationality of this method. Compared with traditional AE precursor phenomena (including b-value decrease, fractal dimension decrease, and entropy sudden increase), the occurrence time of the precursor signals inverted in this study is closer to the time of rock failure. This indicates that these precursor signals are the approaching points from rock deformation to rock failure, proving the potential application value of these signals in short-term precursors and short-term warnings of rock failure. Considering the damage evolution characteristics of rock failure, the reasons for the generation of precursor signals were preliminarily explored, and the generation of precursor signals was attributed to the sudden increase in damage during the loading process. The obtained results will help develop a deeper understanding of the precursor phenomena of rock failure.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».