Shear behavior of two-order asperities in three-dimensional rock joints: Experimental investigation and development of a morphology-based shear strength criterion
Notice bibliographique
Résumé
Rock instability is predominantly driven by the shear failure of rock joints, with joint morphology playing a critical role in governing shear behavior. Most existing studies emphasize overall joint morphology, often neglecting the distinct contributions of first- and second-order asperities. To address this limitation, this paper systematically investigates the roles of waviness and unevenness in influencing the shear behavior of rock joints. Joint morphology was decomposed using three-dimensional laser scanning and wavelet transformation techniques. Digital carving technology was employed to fabricate rock joint specimens, which underwent parallel direct shear tests. The results indicate that waviness primarily governs peak shear strength, while unevenness contributes to shear behavior during the pre-peak stress accumulation stage. Overestimating the contribution of unevenness results in an inaccurate assessment of roughness effects on peak shear strength. At high normal stresses, increased damage to waviness contributed to shear strength increments. Based on these findings, a shear strength criterion was developed, integrating the differential morphological contributions of waviness and unevenness. The proposed criterion demonstrated superior predictive accuracy when validated against experimental data. This work provides a deeper understanding of the multi-order asperity contributions to shear behavior.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».