Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "artificial rock" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Uniaxial compression test and numerical simulation of rock-like specimen with T-Shaped cracks
Autorzy:
Liangxiao, Xiong
Chen, Haijun
Xu, Zhongyuan
Hu, Deye
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312090.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
skała sztuczna
pęknięcie
kształt T
próba
badanie ściskania jednoosiowego
symulacja numeryczna
artificial rock
T-shaped crack
uniaxial compression test
numerical simulation
Opis:
In this study, the uniaxial compression test and PFC2D numerical simulation were carried out on the artificial rock specimen with T-shaped prefabricated fractures. The effects of the lengths l1, l2 of the main fractures, the length l3 of the secondary fracture, and the angle β between the secondary fracture and the loading direction on the uniaxial compressive strength and crack evolution law of specimen were studied. The research results show that the change of l1, l2 and β has obvious effect on the compressive strength and crack growth of the specimen, but the change of l3 has little effect on the compressive strength of the specimen. When l3 = 40 mm and l1 ≠ l2, the angle β influences on the crack propagation and failure mode of the specimen.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 2; 227--244
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combination of artificial neural networks and numerical modeling for predicting deformation modulus of rock masses
Autorzy:
Tayarani, Narges Saadat
Jamali, Saeed
Zadeh, Mehdi Motevalli
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219719.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
symulacja numeryczna
metoda różnic skończonych
masy skalne
artificial neural networks
numerical simulation
finite difference method
deformation modulus of rock mass
arch dam
Opis:
The deformation modulus of the rock mass as a very important parameter in rock mechanic projects generally is determined by the plate load in-situ tests. While this test is very expensive and time-consuming, so in this study a new method is developed to combin artificial neural networks and numerical modeling for predicting deformation modulus of rock masses. For this aim, firstly, the plate load test was simulated using a Finite Difference numerical model that was verified with actual results of the plate load test in Pirtaghi dam galleries in Iran. Secondly, an artificial neural network is trained with a set of data resulted from numerical simulations to estimate the deformation modulus of the rock mass. The results showed that an ANN with five neurons in the input layer, three hidden layers with 4, 3 and 2 neurons, and one neuron in the output layer had the best accuracy for predicting the deformation modulus of the rock mass.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2020, 65, 2; 337-346
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies