Inverse analysis–based interpretation of sand behavior from triaxial compression tests subjected to full end restraint
Notice bibliographique
Résumé
Current laboratory testing often imposes or assumes uniform stress and strain distribution in a specimen for convenient data reduction to interpret soil behavior. This paper presents an inverse analysis framework, Self-learning Simulations (SelfSim), to interpret the drained behavior of sand from triaxial compression tests with fully frictional loading platens. The frictional platens result in significant bulging of and nonuniform stresses and strains within sand specimens. SelfSim treats the specimen as a boundary value problem (BVP) and extracts these nonuniform stresses and strains from within each specimen using external load and displacement measurements. The extracted behavior shows significant principal stress rotation, variation of intermediate principal stress, and nonuniform volume change throughout the specimen. Mobilized friction angles are interpreted on the two-dimensional slip surface associated with the Mohr–Coulomb failure criterion, on the octahedral plane associated with the Drucker–Prager failure criterion, and on the spatially mobilized plane (SMP) associated with the Matsuoka–Nakai failure criterion. The extracted stress–strain behavior is used to examine the sand’s stress-dilatancy characteristics. Proposed integration of SelfSim inverse analysis with laboratory testing opens the way for new and efficient approaches to soil behavior characterization under general loading conditions, needed for the solution of general geotechnical boundary value problems, from readily available laboratory tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».