Impact of a damage-based cohesion degradation–friction angle reinforcement model on tunnel surrounding rock stability
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the stability of surrounding rock in tunnels constructed through carbonaceous phyllite. A novel damage constitutive model, termed the DP-CWFS model, is proposed by integrating the Drucker–Prager strength criterion with the cohesion weakening–friction strengthening (CWFS) model. The model is implemented in the FLAC3D numerical simulation software via a dynamically linked library (.dll) compiled using Visual Studio 2015. The constitutive model is validated against laboratory triaxial compression test results. The findings demonstrate that the proposed DP-CWFS model effectively captures the elastic behavior, post-yield strengthening, strain-softening characteristics, brittle failure behavior, and residual strength of carbonaceous phyllite. Based on this model, numerical simulations were conducted to analyze stress redistribution, plastic zone evolution, and deformation patterns following excavation of the Yaowangmiao Tunnel in Shaanxi Province, China. The simulation results reveal that when excavation-induced damage is considered, the stress release in surrounding rock is significantly intensified, the plastic zone expands markedly, and the predicted deformations are in good agreement with field monitoring data. The case study confirms that the DP-CWFS model can reliably describe the mechanical evolution of soft rock tunnel surrounding rock under complex geological conditions, offering theoretical and technical support for tunnel stability assessment and support design optimization.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».