Modélisations numérique et analytique d'instabilités en kink dans des masses rocheuses discontinues
Bibliographic record
Abstract
La stabilité de pentes rocheuses, d'ouvertures souterraines et d'autres ouvrages aménagés en massifs rocheux fortement fracturés peut présenter des risques à cause d'un mode de rupture inusité : le développement de zones d'instabilité en kink (ZIK). Bien que ce type d'instabilité a été reconnu et observé, la conception géomécanique d'ouvrages dans ces milieux ne tient compte que très rarement d'un tel mode de rupture et très peu d'études ont porté sur ce problème. La présente recherche analyse les conditions critiques menant à ce type d'instabilité et propose un critère de rupture permettant de déterminer sa résistance au cisaillement au pic. \n \nTout d'abord, des simulations numériques utilisant le code de programmation UDEC ont relié la dilatance du massif rocheux fracturé durant la déformation au développement des ZIK et à leur résistance. Ainsi, le développement des ZIK est toujours associé à une importante dilatance du système. De plus, il ressort que le taux de dilatance est fonction de la géométrie des ZIK. \n \nCes observations ont alors permis le développement d'un critère de rupture. Ce dernier est basé sur des considérations énergétiques et il permet de calculer la résistance au cisaillement au pic des zones d'instabilité en kink « %, » en fonction de la contrainte normale appliquée « ? », de la dilatance du système « ? » et de la friction interne « ? » : \n \nFinalement, les simulations numériques systématiques en chargement biaxial ont permis de déterminer des relations statistiques associant la géométrie du réseau de fracture à la géométrie des ZIK qui s'y développent. Ainsi, l'inclinaison et l'épaisseur des ZIK peuvent être estimées à partir uniquement de l'orientation de la fracturation et de la friction de surface des joints. Ces éléments géométriques permettent de calculer l'angle de dilatance des ZIK, donc leur résistance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".