In this study, the effect of the tensile strength and ratio of disc spacing to penetration depth on the efficiency of tunnel boring machine (TBM) is investigated using Particle flow code (PFC) in two dimensions. Models with dimensions of $150{\times}70mm$ made of rocks with four different tensile strength values of 5 MPa, 10 MPa, 15 MPa and 20 MPa were separately analyzed and two "U" shape cutters with width of 10 mm were penetrated into the rock model by velocity rate of 0.1 mm/s. The spacing between cutters was also varied in this study. Failure patterns for 5 different penetration depths of 3 mm, 4 mm, 5 mm, 6 mm, and 7 mm were registered. Totally 100 indentation test were performed to study the optimal tool-rock interaction. An equation relating mechanical rock properties with geometric characteristics for the optimal TBM performance is proposed. The results of numerical simulations show that the effective rock-cutting condition corresponding to the minimum specific energy can be estimated by an optimized disc spacing to penetration depth, which, in fact, is found to be proportional to the rock's tensile strength.
The main objectives of this study are to investigate the anisotropic characteristics of rocks and to evaluate the relationships between physical properties. A series of experiments were performed in three mutually perpendicular directions for three rock types, which are granite, granitic gneiss and limestone. The relationships of measured physical properties were evaluated. The results of ultrasonic wave velocity measurement show that granite of three rock types gives the largest directional difference, and that the wave velocity in a plane parallel to a transversely isotropic one is dominantly faster than that in a subvertical or vertical plane. It implies that ultrasonic wave velocity for rock could be used as a useful tool for estimating the degree of anisotropy. The ratio of uniaxial compressive strength to Brazilian tensile strength ranges approximately from 13 to 16 for granite. from 8 to 9 for granite gneiss, and from 9 to 18 for limestone. The directional differences for granite and granitic gneiss are very small, and on the other hand, is relatively large for limestone. It is suggested that strength of rock makes quite difference depending on the rock types and loading directions, especially for the anisotropic rocks such as transversely isotropic or orthotropic rocks. The ratio of uniaxial compressive strength to point load strength index ranges from 18 to 20 for granite, from 17 to 19 for granitic gneiss, and from 21 to 24 for limestone. These results show that point load strength index makes also a difference depending on rock types and directions. Therefore. it should be noted that the ratio of uniaxial compressive strength to point load strength index could be applied to all rock types. Uniaxial compressive strength shows relatively good relationship with point load strength index, Schmidt hammer rebound value, and tensile strength. In particulat, point load strength index is shown to be the best comparative relationship. It is indicated that point load test is the most useful tool to estimate an uniaxial compressive strength indirectly.
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2000.09a
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pp.63-66
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2000
Stress variation due to size variation and the eccentricity of ring type tensile specimen was analyzed by FLAC program. To get the stable tensile strength the ratio of inner to outer ring diameter should be within a certain range. Diameter ratio of 0.3 was suggested to be adequate. It seemed to be difficult to determine the tensile strength because of stress distortion if eccentricity exceeded home limit. To limit the error in 10%, lateral and axial eccentricity was analyzed to be in the limits of 3% and 10%, respectively.
Indirect measure of the tensile strength of laboratory samples is an important topic in rock engineering. One of the most important tests, the Brazilian strength test is performed to obtain the tensile strength of rock, concrete and other quasi brittle materials. Because the measurements are provided indirectly and the inspected rock materials may have heterogeneous properties, uncertainty quantification is required for a reliable test evaluation. In addition to the conventional measurement evaluation uncertainty methods recommended by the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM), such as Taylor's and Monte Carlo Methods, a fuzzy set-based approach is also proposed and resulting uncertainties are discussed. The results showed that when a tensile strength measurement is measured by a laboratory test, its uncertainty can also be expressed by one of the methods presented.
In this paper, we make a study on comparison and evaluation of the seoul granite properties, which are unit weight, uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength and, point load strength. The typical result are as follow- 1. From the measured value of point load strength anisotropy index, the seoul granite is considered to be homogeneous. 2. There is a linear relationship between uniaxial compressive strength and size corrected point load strength index. 3. Brazilian tensile strength and size corrected point load strength index are closely tied together.
Natural rock mass contains defects of different shapes, usually filled with inclusions such as clay or gravel. The presence of inclusions affects the failure characteristics and mechanical properties of rock mass. In this study, the strength and failure characteristics of rock with inclusions were studied using the particle flow code under uniaxial compression. The results show that the presence of inclusions not only improves the mechanical properties of rock with defects but also increases the bearing capacity of rock. Circular inclusion has the most obvious effect on improving model strength. The inclusions affect the stress distribution, development of initial crack, change in crack propagation characteristics, and failure mode of rock. In defect models, concentration area of the maximum tensile stress is generated at the top and bottom of defect, and the maximum compressive stress is distributed on the left and right sides of defect. In filled models, the tensile stress and compressive stress are uniformly distributed. Failing mode of defect models is mainly tensile failure, while that of filled models is mainly shear failure.
Water-rock interactions have a significant influence on the mechanical behavior of rocks. In this study, uniaxial compression and tension tests on different water-treated sandstone samples were conducted. Acoustic emission (AE) monitoring and micro-pore structure detection were carried out. Water-rock interactions and their effects on rock mechanical behavior were discussed. The results indicate that water content significantly weakens rock mechanical strength. The sensitivity of the mechanical parameters to water treatment, from high to low, are Poisson ratio (𝜇), uniaxial tensile strength (UTS), uniaxial compressive strength (UCS), elastic modulus (E), and peak strain (𝜀). After water treatment, AE activities and the shear crack percentage are reduced, the angles between macro fractures and loading direction are minimized, the dynamic phenomenon during loading is weakened, and the failure mode changes from a mixed tensile-shear type to a tensile one. Due to the softening, lubrication, and water wedge effects in water-rock interactions, water content increases pore size, promotes crack development, and weakens micro-pore structures. Further damage of rocks in fractured and caved zones due to the water-rock interactions leads to an extra load on the adjoining coal and rock masses, which will increase the risk of dynamic disasters.
Index tests are useful because they are rapid and cheap-and if bias is known the fundamental property can be estimated, as when estimating the compressive strength or the tensile sterngth from the rock test hammer value. Index tests which have proved to be very useful are the rock test hammer, the point load test and sonic velocity test. These can provide index values in their owing right or be used to estimate the compressive strength, the tensile strength and elastic modulus. Because of the heterogeneous and fractured nature of rock, many index tests have been developed for a variety of purposes, e.g.for use in rock mass classification schemes.
In order to investigate the influence factors to compressive and tensile strength of basalt in Cheju Island, rock samples of Pyosenri basalt, trachy-basalt and scoria were taken from Seoguipo-Si Seongsan-Eup area, and a series of uniaxial compressive strength test and Brazilian test were carried out. Especially, these tests were performed in consideration of the loading speed, the moisture content in rock sample, and the anisotropy of rock strength. The uniaxial compressive strength was increased gradually as the loading speed rose. The increasing quantity of uniaxial compressive strength had a difference in each rock types. Also, the strength was decreased with increasing the moisture contents in rock sample by pore water. As the result of test considering the anisotropy of rock strength, the compressive strength in condition of failure occurred parallel to stratified layer is decreased about 12-26% more than that in condition of failure occurred inclined to stratified layer.
Researchers have embarked on an active investigation into the feasibility of adopting alternative materials as a solution to the mounting environmental and economic challenges associated with traditional concrete-based construction materials, such as reinforced concrete. The examination of concrete's mechanical properties using laboratory methods is a complex, time-consuming, and costly endeavor. Consequently, the need for models that can overcome these drawbacks is urgent. Fortunately, the ever-increasing availability of data has paved the way for the utilization of machine learning methods, which can provide powerful, efficient, and cost-effective models. This study aims to explore the potential of twelve machine learning algorithms in predicting the tensile strength of geopolymer concrete (GPC) under various curing conditions. To fulfill this objective, 221 datasets, comprising tensile strength test results of GPC with diverse mix ratios and curing conditions, were employed. Additionally, a number of unseen datasets were used to assess the overall performance of the machine learning models. Through a comprehensive analysis of statistical indices and a comparison of the models' behavior with laboratory tests, it was determined that nearly all the models exhibited satisfactory potential in estimating the tensile strength of GPC. Nevertheless, the artificial neural networks and support vector regression models demonstrated the highest robustness. Both the laboratory tests and machine learning outcomes revealed that GPC composed of 30% fly ash and 70% ground granulated blast slag, mixed with 14 mol of NaOH, and cured in an oven at 300°F for 28 days exhibited superior tensile strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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