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Enregistrement W7102399158 · doi:10.17632/g772sw7tpc

From Zero-Initialization to Physics-Based Determination: A Paradigm for Modeling Rock Damage under Cyclic Hardening

2025· dataset· W7102399158 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorosityHardening (computing)Damage mechanicsRock mechanicsPlasticity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses a fundamental flaw in how damage mechanics is applied to rocks: the incorrect assumption that rock starts with zero damage, ignoring its natural porosity. This leads to inaccurate models, especially when simulating repeated stress cycles. We used CT scanning to observe how microscopic pores and cracks in rock evolve under cyclic loading. Results show that under low stress, pores close, causing hardening, while under high stress, cracks grow, causing softening. We found that when porosity minimizes under repeated low stress, hardening stops, indicating a nearly damage-free state. Based on this, we propose a practical method: pre-conditioning rock samples with high-cycle loading at 50% of their strength to establish this damage-free baseline. This allows for accurate calculation of the initial damage, providing a more realistic and widely applicable framework for predicting rock behavior in engineering. This dataset includes the experimental data and CT slices related to the above research content.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0100,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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