The RMR ratings, one by horizontal pre-boring in a tunnel and another by tunnel face mapping, are compared at the fault zone in a tunnel. Generally. the horizontal pre-borings were so effective as to forecast reasonably the supporting patterns after tunnel excavation. But the maximum difference in RMR ratings estimated by two methods was about 50 at a certain section of a tunnel. The differences were analyzed on each parameter of the RMR system: the rating differences were 24 in the condition of discontinuities, 15 in the RQD and 13 in the uniaxial compressive strength of rock. To minimize the gap between RMR by pre-borings and by face mappings, it is necessary to select the horizontal pre-boring location where tunnel stability could be critical and to evaluate in detail the sub-parameters of the condition of discontinuities.
The Hoek-Brown failure criterion for rock masses developed first in 1980 is widely accepted and has been applied in a variety of rock engineering problems including slope analyses. The failure criterion was modified over the years because rock mass strength by the original failure criterion in 1980 was overestimated. The modified failure criterion, named Generalized Hoek-Brown Failure Criterion, was proposed with a new classification called the Geological Strength Index(GSI) in 1994. Generally, Hoek-Brown failure criterion is applied in numerical analyses of rock mass behaviors using equivalent Mohr-Coulomb parameters estimated by linear regression method. But these parameters estimated by this method have some inaccuracies to be applied and to be incorporated into numerical models and limit equilibrium programs. The most important issue is that this method cannot take account of non-linear characteristics of Hoek-Brown criterion, therefore, equivalent Mohr-Coulomb parameters is used as constant values regardless of field stress distribution in rock masses. In this study, the numerical analysis on rock slope stability considering non-linear characteristics of Hoek-Brown failure criterion was carried out. Futhermore, by the latest Hoek-Brown failure criterion in 2002, the revised estimating method of equivalent Mohr-Coulomb parameters was applied and rock mass damage criterion is introduced to account for the strength reduction due to stress relaxation and blast damge in slope stability.
A tunnel design expert system entitled NESTED is developed using the artificial neural network. The expert system includes three neural network computer models designed for the stability assessment of underground openings and the estimation of correlation between the RMR and Q systems. The expert system consists of the three models and the computerized rock mass classification programs that could be driven under the same user interface. As the structure of the neural network, a multi -layer neural network which adopts an or ror back-propagation learning algorithm is used. To set up its knowledge base from the prior case histories, an engineering database which can control the incomplete and erroneous information by learning process is developed. A series of experiments comparing the results of the neural network with the actual field observations have demonstrated the inferring capabilities of the neural network to identify the possible failure modes and the support timing. The neural network expert system thus complements the incomplete geological data and provides suitable support recommendations for preliminary design of tunnels in rock masses.
The design of underground cavern is basically governed by the mechanical properties of ground mass distributed around excavation. It is seldom possible to consider all the factors of ground mass properties in the evaluation of ground mass behavior as well as to classify those factors to a simple category. Until computer sciences have developed to calculate complex and laborious mechanical simulation of underground openings, ground behavior was quantitatively and qualitatively evaluated using empirical classification system. In this paper, analysis methods of ground behavior for underground cavern using the prediction of loosening zone, empirical method derived from rock mass classification and element stress analysis are described with chronological sequence.
In this paper, five different quantitative parameters were proposed for the characterization of the primary roughness which is the component of surface morphology that prevails during large strike-slip faults of more than 50 m. These parameters are mostly the anisotropic properties of rock surface morphology at various scales: (i) coefficient ($k_a$) and degree (${\delta}_a$) of apparent structural anisotropy of surface; (ii) coefficient ($k_r$) and degree (${\delta}_r$) of real structural anisotropy of surface; (iii) surface anisotropy function P(${\varphi}$); and (iv) degree of surface waviness ($W_s$). The coefficient and degree of apparent structural anisotropy allow qualifying the anisotropy/isotropy of a discontinuity according to a classification into four classes: anisotropic, moderately anisotropic/isotropic and isotropic. The coefficient and degree of real structural anisotropy of surface captures directly the actual surface anisotropy using geostatistical method. The anisotropy function predicts directional geometric properties of a surface of discontinuity from measurements in two orthogonal directions. These predicted data may subsequently be used to highlight the anisotropy/isotropy of the surface (radar plot). The degree of surface waviness allows qualifying the undulation of anisotropic surfaces. The proposed quantitative parameters allows their application at both lab and field scales.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.1275-1282
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2005
This paper deals with the numerical study for excavation crossing the fault zone and the change of support pattern in field. The numerical analyses by FLAC program were performed to evaluate the suitable support pattern influenced by the width of Fault Zone, considering rock mass condition(RMR classification). Based on the results, it is found that partial reinforcement or degrading support pattern is suitable, when the width of Fault is under 3m. But when the width of Fault is more than 6m(0.5D), extra support pattern for fault zone is acceptable. At field, this result is generally used as a guide in the construction of roadway tunnel, but it is also possible to vary this assessment along the condition of fault.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.2
s.48
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pp.51-62
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2006
In the companion paper (I-Problem Statements of the Current Seismic Design Code), the current Korean seismic design code is required to be modified considering site characteristics in Korea for the reliable estimation of site amplification. In this paper, three site classification methods based on the mean shear wave velocity of the top 30m $V_{S30}$, fundamental site periods $(T_G)$ and bedrock depth were investigated and compared with each other to determine the best classification system. Not enough of a difference in the standard deviation of site coefficients $(F_a\;and\;F_v)$ to determine the best system, and neither is the difference between the average spectral accelerations and the design response spectrum of each system. However, the amplification range of RRS values based on $T_G$ were definitely concentrated on a narrow band than other classification system. It means that sites which have a similar behavior during earthquake will be classified as the same site category at the site classification system based on $T_G$. The regression curves between site coefficients and $T_G$ described the effect of soil non linearity well as the rock shaking intensity increases than the current method based on $V_{S30}$. Furthermore, it is unambiguous to determine sue category based on $T_G$ when the site investigation is performed to shallower depth less than 30m, whereas the current $V_{S30}$ is usually calculated fallaciously by extrapolating the $V_s$ of bedrock to 30m. From the results of this study, new site classification system based on $T_G$ was recommended for legions of shallow bedrock depth in Korea.
Eunji Jo;Woojin Kim;Kwangyeom Kim;Jaeho Jung;Sanghyuk Bang
Tunnel and Underground Space
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v.33
no.4
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pp.209-227
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2023
The government continues to announce measures to revitalize smart construction technology based on BIM for productivity innovation in the construction industry. In the design phase, the goal is design automation and optimization by converging BIM Data and other advanced technologies. Accordingly, in the basic design of the Namhae Seomyeon-Yeosu Sindeok National Road Construction Project, a domestic undersea tunnel project, BIM-based design was carried out by developing tunnel design automation technology using 3D spatial information according to the tunnel design process. In order to derive the optimal alignment, more than 10,000 alignment cases were generated in 36hr using the generative design technique and a quantitative evaluation of the objective functions defined by the designer was performed. AI-based ground classification and 3D Geo Model were established to evaluate the economic feasibility and stability of the optimal alignment. AI-based ground classification has improved its precision by performing about 30 types of ground classification per borehole, and in the case of the 3D Geo Model, its utilization can be expected in that it can accumulate ground data added during construction. In the case of 3D blasting design, the optimal charge weight was derived in 5 minutes by reviewing all security objects on the project range on Dynamo, and the design result was visualized in 3D space for intuitive and convenient construction management so that it could be used directly during construction.
Because of the slope failure, not only property damage but also human damage can occur, slope stability analysis should be conducted to predict and reinforce of the slope. This paper, defines the ground areas that can be characterized in terms of slope failure such as Rockmass jointset, Rockmass fault, Soil, Leakage water and Crush zone in sloped images. As a result, it was shown that the deep learning instance segmentation network can be used to recognize and automatically segment the precise shape of the ground region with different characteristics shown in the image. It showed the possibility of supporting the slope mapping work and automatically calculating the ground characteristics information of slopes necessary for decision making such as slope reinforcement.
In this paper, review was made for the excavation method and optimum bench length for unstable tunnel face in case of rock classification type V in order to make the best use of in-situ bearing capacity. 3D FEM analyses were performed to investigate the influences on the tunnel face and adjacent area with regard to the pattern and number of bolts when face bolts were used as a supplementary measure. As a result of this study, full section excavation method with sub-bench is effective in reducing the displacement greatly due to early section closure. Displacement-resistant effects in accordance with the bolting patterns are grid type, zig-zag type and then circular type in order of their effect. And horizontal extrusion displacement of tunnel face reduces as the number of bolts increase. A grid type face bolt covering $1.5m^2$ of tunnel face could secure the face stability in case of full section excavation method with sub-bench.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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