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Enregistrement W4404083327 · doi:10.17159/2411-9717/3294/2024

Behaviour of paddled energy-absorbing rockbolts under complex loading laboratory conditions

2024· article· en· W4404083327 sur OpenAlexaff
Greig Knox, John Hadjigeorgiou

Notice bibliographique

RevueJournal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since their introduction in 2010, paddled energy-absorbing rockbolts have been widely used in seismically active hard rock mines. This paper provides new data and reviews previous work to quantify the performance of paddled energy-absorbing rockbolts under controlled laboratory conditions. Of significance is the realization that the typical split location in impact tests, at the centre between two paddle anchor points can at best provide an upper limit value. This inherent variability in performance under different testing configurations should be acknowledged and taken into consideration in the design of ground support in seismic conditions. This paper discusses the reduction in capacity of paddled rockbolts as a function of loading angle from a maximum value during axial tests (0° loading angle) to the lowest value during pure shear (loading angle of 90°). A significant reduction in displacement capacity is observed as the loading angle changes between axial (0°) and 40°. Beyond a 40° loading angle up to shear (90°) loading the reduction in displacement capacity is less significant. Due to the variances in the capacity observed through the variance of the testing configuration: loading mechanism, direction of loading, location / presence of a discontinuity, it must be recognized that results from laboratory-based testing are not independent of the testing configuration. This should be acknowledged when extrapolating anticipated performance in the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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