Validation d'un modèle de comportement mécanique pour les fractures rocheuses en cisaillement
Bibliographic record
Abstract
Afin de valider expérimentalement un modèle de comportement mécanique pour les fractures rocheuses en cisaillement, nous avons réalisé trois séries d'essais de cisaillement direct à différents niveaux de contrainte normale constante (trois principaux), à différents déplacements tangentiels et dans quatre directions. Ces essais ont été faits avec de nombreuses répliques de qualité d'une fracture naturelle (irrégulière) dans le granite de Guéret. Chaque réplique a été utilisée dans un seul essai (ON et U donnés). Avec les données de chaque essai (résistance, dilatance, etc.) et avec les répliques endommagées nous avons pu étudier les interactions entre les paramètres du cisaillement, la résistance, la dilatance, la morphologie initiale, la résistance des épontes et l?endommagement des aspérités. \n \nNous avons fait l'analyse quantitative de la morphologie des épontes originales et des répliques cisaillées à partir de profils de rugosité. Certains indices de rugosité, les distributions statistiques des angularités et les variogrammes des hauteurs ont été calculés à partir des données des profils de rugosité. L'analyse de ces données montre que les indices de rugosité n'évoluent pas tous de la même façon au cours du cisaillement. Les variogrammes avant et après cisaillement montrent des signes évidents de l'endommagement des épontes mais nous n'avons pas été en mesure d'introduire cette information dans les modèles. Les distributions statistiques des angularités, faciles à calculer pour les angles apparents (2D), ont été utilisées dans un des modèles. \n \nEn plus des calculs faits à partir des données des profils de rugosité, l?endommagement des épontes lors du cisaillement a aussi été étudié à partir des profils eux-mêmes et avec l'analyse d'images. Les profils montrent l'influence de la résistance des épontes et du placage de matériel arraché de l'éponte opposée. L'analyse d'images des épontes cisaillées révèle que les zones endommagées ne sont pas distribuées aléatoirement mais leur forme et leur localisation dépendent de la direction de cisaillement par rapport aux structures de la surface. \n \nUne remodélisation majeure de la résistance en cisaillement a résulté en trois modèles applicables pour le calcul de la résistance dans les phases pré-pic, au pic et post-pic respectivement. Les formulations développées permettent un calcul incrémenté de la résistance en fonction du déplacement tangentiel. Puisque divers phénomènes et paramètres agissent sur la résistance, les trois formulations pour la résistance impliquent également le calcul de plusieurs paramètres (e.g. avo. acSp, ip, Up, i et *) dont, pour la plupart, nous avons développé une nouvelle équation empirique. \n \nCependant, malgré les nombreux essais réalisés pour appuyer les modèles développés, un certain nombre d'incertitudes persistent. Aussi des suggestions sont faites pour améliorer les modèles proposés. \n \nFinalement, une série d'essais de cisaillement à rigidité normale constante a également été réalisée afin de vérifier expérimentalement l'algorithme de Fortin (1987). Les résultats obtenus permettent de croire que l'algorithme de Fortin est un outil valable et efficace. \n
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 | 0.009 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".