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J-GLOBAL ID：202202290438251606   整理番号：22A0103633

ハイブリッド確率的アプローチに基づく種々の破壊メカニズムへの過応力岩盤の傾向【JST・京大機械翻訳】

The propensity of the over-stressed rock masses to different failure mechanisms based on a hybrid probabilistic approach

著者 (4件)： Shirani Faradonbeh Roohollah (School of Civil, Environmental and Mining Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia) ,  Shirani Faradonbeh Roohollah (Western Australian School of Mines: Minerals, Energy and Chemical Engineering, Curtin University, Kalgoorlie, WA 6430, Australia) ,  Taheri Abbas (School of Civil, Environmental and Mining Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia) ,  Karakus Murat (School of Civil, Environmental and Mining Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia)
資料名： Tunnelling and Underground Space Technology  (Tunnelling and Underground Space Technology)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0677C  ISSN： 0886-7798  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深部地下鉱山/トンネルに対する掘削誘起応力集中と採掘擾乱の同時影響は,歪破裂のような厳しい壊滅的破壊をもたらす。この点に関して,異なる岩石破壊メカニズムに対する傾向の適切な測定は,安全性と経済性に関して非常に重要である。本研究は,4つの無傷岩石特性に基づく硬岩における故障メカニズム(即ち,スクイージング,スラブブリングおよび歪バースト)を検出するために,マルチクラス分類器として,実用的なハイブリッド遺伝子発現プログラミングベースのロジスティック回帰(GEP-LR)モデルを提案した。各故障メカニズムの発生/非発生を予測するために,3つの非線形二値モデルを開発した。ロジスティック回帰技術は,開発したGEPモデルにリンクし,各故障メカニズムの発生確率を測定した。最後に,発生の最大確率を持つ破壊機構を予測出力として選択した。開発したモデルの性能解析は,それが高精度で故障メカニズムを効率的に検出できることを示した。故障メカニズム検出モデルを,地下開口部の故障/安定性解析に対する初期指針として,技術者/研究者によって実際に使用できるMATLABコードにおいて提示した。最後に,提案モデルの有効性を,異なる研究から編集された新しいデータセットによってさらに評価した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応力集中 ,  故障 ,  経済性 ,  安定性解析 ,  岩石 ,  硬岩 ,  *岩盤 ,  採掘 ,  岩石破壊 ,  バースト ,  有効性 ,  スクイージング ,  性能分析
準シソーラス用語： *破壊機構 ,  MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 故障メカニズム ,  歪バースト ,  スラブ ,  スクイージング ,  遺伝子発現プログラミング ,  ロジスティック回帰

分類 (1件)： トンネル工事  (RC05031E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  破壊メカニズム ,  応力 ,  岩盤 ,  傾向