Understanding the anisotropic stress–strain behavior of heterogeneous slate in uniaxial compressive strength testing
Notice bibliographique
Résumé
Strain measurements during uniaxial compressive strength (UCS) testing and their subsequent interpretation to obtain elastic parameters are relatively straightforward for most rocks. However, for slates, which are foliated metamorphic rocks characterized by significant anisotropy, the dependence of elastic properties on the orientation of foliation complicates the measurement and interpretation of strain data. In this study, a series of wave propagation velocity tests and UCS tests are conducted on cylindrical and prismatic slate specimens to gain a better understanding of how to obtain and process deformability and strength results. Wave propagation velocity results demonstrate an increase with the dip of foliation planes crossed, which is consistent with previous studies. Based on UCS test results, two methodologies are considered for obtaining transversely isotropic deformability parameters: the least-squares method and the recently proposed generalized reduction gradient (GRG) algorithm. Their performance is assessed in the context of potentially variable and limited amounts of data. GRG algorithms provide an enhanced analysis technique for estimating anisotropic elastic properties when dealing with limited or heterogeneous laboratory test data. Different strength models have also been considered, including the classic Jaeger’s weakness plane (JPW) and its subsequent modification, i.e. 2HBJPW. The 2HBJPW approach has proven to be more consistent with the obtained results and enhances the representation of the strength properties of slates. Additionally, a finite element method (FEM) numerical approach is employed to compare results with analytical and experimental ones, demonstrating a good match, thereby offering calibrated inputs for rock engineering applications.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».