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Enregistrement W7046942407

Failure characterization in rock engineering using a unified DFN-FDEM analysis approach

2019· other· en· W7046942407 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Noise (video)Point (geometry)Matching (statistics)Work (physics)Set (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents a unified approach for better understanding the failure mechanisms associated with naturally fractured rock masses. With the advances in computing power, it is now possible to simulate rock engineering problems in a more realistic manner by including the effects of natural fracture networks. By integrating discrete fracture networks (DFN) with hybrid finite-discrete element models (FDEM), it is possible to fully account for block kinematics, fracturing processes and to capture anisotropic behaviour in an explicit manner. Key contributions include: i) Developing techniques to provide geometrical and statistical analysis of discrete fracture networks prior to implementation in geomechanical software; ii) Developing techniques that allow for direct integration of discrete fractures in FDEM models by solving key issues relating to generating good quality finite element meshes and minimizing the presence of distorted elements. iii) Developing a series of techniques to improve on the analysis of FDEM outputs; the proposed methods are capable of calculating the length of induced fractures and tracking whether these fractures interact with existing fractures to form new blocks. iv) Developing methods to capture block formation directly from simulation mesh data, skipping the simplification and inaccuracy of fracture lines, by utilizing graph data structures and graph theory. v) Developing methods to analyze blocks spatially within each timestep, and more importantly, introducing techniques relating those blocks and their analysis temporally, across timesteps. The entire set of newly developed techniques is applied to investigate the behaviour exhibited in simulated pillar models using existing empirical and numerical methods to make the problem more tractable and allow calibration of the results. The innovative techniques developed in this thesis are generic and could be applied to a variety of rock engineering problems in which it is important to determine the relative role of brittle and structurally controlled failures, including block caving fragmentation, and slope and tunnel stability analysis. The techniques developed in this thesis are defined as sets of rules to be followed in certain order and they provide the ground work needed to utilize machine leaning algorithms to investigate the relationship between initial DFN configuration and structural and brittle damage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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