Etude du comportement au cisaillement d'une discontinuité rocheuse : application aux calculs de stabilité d'un barrage-poids avec prise en compte de la cohésion apparente
Bibliographic record
Abstract
Un des modes de rupture redouté des barrages est le cisaillement autour des discontinuités rocheuses du massif de fondation ou de l’interface de fondation roc-béton. Afin d’évaluer la résistance au cisaillement de ces discontinuités, les guides professionnels préconisent la réalisation d’essais de cisaillement et l’utilisation du critère de rupture de Mohr-Coulomb. Une telle démarche permet alors d’obtenir une valeur de cohésion apparente que les guides professionnels suggèrent cependant de négliger dans les calculs de stabilité, privant alors l’ouvrage d’un paramètre de résistance. Issu d’une collaboration entre l’Université de Sherbrooke, INRAE et Hydro-Québec, ce projet à pour objectif d’améliorer l’état des connaissances sur le comportement au cisaillement des discontinuités rocheuses en : i) déterminant expérimentalement les facteurs d’influence et ii) développant un modèle mécanique de comportement au cisaillement des discontinuités rocheuses prenant en compte l’effet de la rugosité.110 essais de cisaillement direct ont été menés afin d’évaluer les effets sur le cisaillement des discontinuités rocheuses de : la rugosité, l’endommagement, l’emboîtement, la contrainte normale, l’effet des propriétés mécaniques du matériau ou du type de contact. Les résultats montrent que la rugosité et l’emboîtement semblent être les deux facteurs d’influence les plus importants. Par la suite des lois empiriques reliant le comportement mécanique au cisaillement d’une discontinuité rocheuse à sa rugosité ont été développées. Ce modèle a ensuite été extrapolé à l’échelle d’un ouvrage et de son massif de fondation à l’aide d’une modélisation numérique aux éléments discrets
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".