A disturbance index-based approach for determining the effective numerical model size for tunnels
Notice bibliographique
Résumé
In numerical modelling of tunnelling, the simplified model sizes, typically approximated as six times the tunnel radius, often overlook rock mass quality and underestimate tunnel excavation disturbances, especially for deep tunnels. In this study, we propose a novel approach to determine the effective size of a numerical tunnel model by utilising a rock disturbance index, accounting for poor rock mass quality. Formulations of the rock disturbance index were developed based on the Mohr-Coulomb and Hoek-Brown criteria and were used to determine appropriate tunnel model sizes. Numerical simulation results reveal that the conventional approach can lead to distorted results. Through the developed solutions, the novel approach determines the effective numerical model sizes for different rock mass qualities by setting the rock disturbance index at 2.5% as the model boundary condition. The errors associated with this novel approach do not exceed 1%. Finally, a sensitivity analysis of the effective numerical model size was conducted, indicating that the geological strength index and uniaxial compressive strength have negative influences, whereas initial far-field stress has a positive effect. The novel approach can be applied to elastic-plastic problems in tunnel rock simulations, with the developed Hoek-Brown solution being more conservative than the Mohr-Coulomb solution.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».