Rock slope reliability analysis using Barton-Bandis failure criterion with modified pseudo-dynamic approach

Zhao, Lianheng; Yu, Chenghao; Li, Liang; An, Aijun; Nie, Zhihong; Peng, An-Ping; Zuo, Shi

doi:10.1016/j.soildyn.2020.106310

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“…RMR=9LnQ+44; que forma el talud del Cerro Tambillo. Para la caracterización de método GSI, se obtuvo valoraciones dadas se lograron con la analogía del RMR de Bieniawski, considerando el criterio de Hoek y dice, para calcular el GSI es restarle menos cinto al resultado del RMR (Pradhan & Siddique, 2020), los valores RMR, GSI muestran el grado de aptitud de sólido rocoso (Y. , y asimismo se contiene el Q de Barton (Zhao et al, 2020), definido por la ecuación del RMR=9LnQ+44; que forma el talud del Cerro Tambillo.…”

Section: C) Categorización Del Método Gsiunclassified

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Tendencias en Las Empresas Para La Gestión Del Conocimiento Con Inteligencia De Negocios

2022

Libro Compilación Resultados De Investigación

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La Inteligencia de Negocios (IN), así como la Gestión de Conocimiento (GC) se hace relevante en las empresas para la toma de decisiones futura, disminuyendo los tiempos de respuesta e incrementando la eficacia y eficiencia. En este artículo se analiza la extracción de los datos, hasta el último proceso relacionando con la gestión de conocimiento. El propósito de la investigación fue determinar la influencia correlacional de la IN en la GC del área de informática en una empresa dedicada a la fabricación y venta de muebles; estudio de enfoque cuantitativo, descriptivo- correlacional, transversal; siendo de diseño no experimental, método hipotético deductivo. Con muestra conformada por 120 trabajadores de un total de 175, muestreo aleatorio simple, empleando la encuesta como técnica y como instrumentos dos cuestionarios tipo Likert para las variables IN y GC previamente validados demostrando la eficacia y confiabilidad mediante la técnica de opinión de expertos y alfa de Cronbach cuyo resultado fue 0.838 de confiabilidad siendo aceptable. Los resultados obtenidos evidenciaron, que la IN y GC tiene correlación positiva moderada en la del área de informática de la empresa en estudio, con un nivel de significancia es 0,000 < 0,05, de acuerdo a la encuesta se determinó el nivel de relación entre las 2 variables de: 5 % (6 personas) bajo, 48,3% (58 personas) regular, 5% (6personas), buena, y 9.2% (11 personas) excelente.

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Section: C) Categorización Del Método Gsiunclassified

“…El Q de Barton, es una clasificación geomecánica que nos permite estimar parámetros del macizo rocoso para posteriormente diseñar un tipo de reforzamiento (Zhao et al, 2020), y está basado en una evaluación numérica de 6 parámetros dados por la siguiente expresión. (1) La caracterización GSI, vinculada con Hoek-Brown.…”

Section: Introductionunclassified

Tendencias en Las Empresas Para La Gestión Del Conocimiento Con Inteligencia De Negocios

2022

Libro Compilación Resultados De Investigación

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“…The amount of data taken from the site and the quality of the data provide the accuracy in the stress-strain law and, subsequently, the mass response to loading. The stress-strain law in rock masses is typically of the Mohr-Coulomb type but can significantly differ, such as the Hoek and Brown failure criterion and the Barton failure criterion, which rely on the value of the Geological Strength Index (GSI) to classify the rock mass and construct the yield function [7][8][9][10][11].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

An Estimation of Clayey-Oriented Rock Mass Material Properties, Sited in Koropi, Athens, Greece, through Feed-Forward Neural Networks

Savvides,

Antoniou,

Papadopoulos

et al. 2023

Geotechnics

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Rock mechanics and the estimation of their material properties through field tests are important aspects and challengees in civil and geotechnical engineering. However, this procedure is expensive and difficult to attain, while the machine learning and neural network theory provide a computational tool for estimating the material properties with limited data. In this work, an estimation of the Young Modulus and the cohesion of a clayey-originated rock through feed-forward neural networks constructed from in situ data measurements is given. The input values come from the Geological Strength Index (GSI) proposed values of the point load index Is50, the uniaxial compression strength σs, as well as the specific gravity γ of the rock mass. The convergence analysis revealed that the convergence occurs at approximately 2000 epochs, with the largest L2 mean square error norm being no greater than 10−5. In addition, it is demonstrated that augmenting γ results in the estimation of rock that is stiffer and stronger. The aforementioned increase in the specific site may be up to 20% for the stiffness and up to 25% for the cohesion. This model, aside from readability and accuracy, offers the convenience of enriching it with more in situ data, thereby enhancing the flexibility of the proposed numerical tool proposed. However, its applicability is limited to the specific data acquired from the particular site, so a more general estimation requires a substantially larger dataset. Finally, the justification of the proposed model has been carried out based on suggestions from the literature for common values of clayey-oriented rock, which is fairly disintegrated as seen in the field.

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Seismic Stability Assessment of Rock Slopes Using Limiting Slope Face Concept

Nandi

Ghosh

2023

Rock Mech Rock Eng

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Rock slope reliability analysis using Barton-Bandis failure criterion with modified pseudo-dynamic approach

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Tendencias en Las Empresas Para La Gestión Del Conocimiento Con Inteligencia De Negocios

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An Estimation of Clayey-Oriented Rock Mass Material Properties, Sited in Koropi, Athens, Greece, through Feed-Forward Neural Networks

Seismic Stability Assessment of Rock Slopes Using Limiting Slope Face Concept

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