Parametric Study and Optimization of Longitudinal Bolting in Tunnel Face Reinforcement
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal bolting has emerged as an effective pre-confinement technique to reinforce tunnel faces, offering advantages over alternative methods by directly enhancing stability in the excavation direction and improving load transfer to the surrounding ground.Despite its practical use, the influence of key design parameters remains insufficiently quantified for optimization.This study addresses this gap through a three-dimensional numerical model that incorporates soil-bolt interaction, with the soil represented by the Mohr-Coulomb failure criterion and the bolts modeled as linear elastic elements.A systematic parametric study was performed to evaluate the effects of bolt density, embedded length, axial stiffness, and soil strength on tunnel face stability.The results demonstrate that increasing bolt density significantly reduces face extrusion and axial displacement, although the rate of improvement diminishes beyond 0.25 bolts/m² .Force distribution analysis revealed three distinct zones: confinement (0-0.5R),anchorage (0.5R-2.5R), and inert (>2.5R).The factor of safety was shown to reach its optimum at a bolting density of 0.25 bolts/m² , providing a balance between reinforcement efficiency and material economy.These findings not only clarify the mechanisms governing longitudinal bolting efficiency but also deliver practical guidelines for the design and optimization of tunnel face reinforcement systems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».