Analysis of the Influence of Rock Mechanics Variables on the Stability of Tunnel Surrounding Rock Based on Engineering Mathematics Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tunnels are essential infrastructure elements, and it is critical to maintain their stability for both operation and safety. Using engineering techniques, this study examines the correlation between rock mass motorized characteristics and tunnel surrounding rock stability. This study utilizes the multi-sensor monitoring data of the surrounding rock mechanical characteristics and tunnel support structure collected during tunnel boring machine construction as its research object. The integrated cuckoo search optimized Upgraded dynamic convolutional neural network (ICSO-UDCNN) has been utilized for predicting the tunnel parameters. In general, the surrounding rock’s hardness correlates with its level, which in turn determines how quickly tunnels are being excavated. There is a stronger correlation of 98\% between the field penetration index (FPI) variables of the rock’s characteristic slope along the conditions surrounding the tunnel. The most significant factor influencing its deformation is the surrounding rock’s mechanical characteristics. For engineers and other decision-makers engaged in tunnel design, building, and maintenance, the study’s findings add a greater understanding of the variables affecting tunnel stability. This research provides an establishment for enhancing security protocols, lowering hazards related to tunneling operation, and optimizing tunnel engineering techniques by quantitatively evaluating the influence of rock mass mechanical factors on solidity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle