Finite-discrete element modelling of rock slope stability in jointed rock masses using discrete fracture networks and ubiquitous joint model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Modelling the strength of jointed rocks requires consideration of the joint weakness relative to the rock matrix strength. In the finite-discrete element method (FDEM), strength is typically modelled through cohesive elements embedded between finite elements, which can be specifically oriented and calibrated to behave as weak joints. However, large-scale models with complex geometries, such as slope stability models, may require a large number of finite elements to capture the joints as cohesive elements. Therefore, a ubiquitous joint Mohr-Coulomb elasto-plastic constitutive model was implemented within the finite elements to simulate the response of a heavily jointed slope with cross-jointing. Compressive strength test models were used to validate this new implementation. For comparison, an alternative FDEM approach using isotropic Mohr-Coulomb elasto-plasticity for the matrix strength and anisotropic cohesive elements for the joint strength was tested. This approach was more sensitive to the mesh geometry and would require additional refinement to achieve a comparable response. The ubiquitous joint constitutive model implemented into FDEM also showed similar performance compared to a finite element model with similar geometry. The ubiquitous joint model implemented for FDEM provides an alternative weak joint representation that does not need explicit meshing that the cohesive element approach would otherwise require.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».