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Enregistrement W2042854405 · doi:10.2136/vzj2013.06.0113

Micromechanical Analysis of Force Transport in Wet Granular Soils

2014· article· en· W2042854405 sur OpenAlexafffund
Richard Wan, S. Khosravani, Mehdi Pouragha

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCapillary actionIsotropyGeotechnical engineeringStress (linguistics)AnisotropySaturation (graph theory)Materials scienceGranular materialEffective stressWater contentDiscrete element methodMechanicsMoistureComposite materialGeologyMathematicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the mechanical behavior of a wet granular soil at low moisture content in which isolated pendular water bridges (menisci) at the interface of the solid particles give rise to capillary forces in addition to existing interparticle contact forces. We derived a single effective stress tensor encapsulating evolving liquid bridges, packing, interfaces, and water saturation. Apart from the fact that the stress due to contact forces is dependent on the fabric, we found that the so‐called suction (capillary) stress arising from liquid bridges is inevitably direction dependent, i.e., anisotropic. The latter is at odds with the common belief that capillary stress is isotropic. We demonstrate that capillary stress is a function of the distribution of liquid bridges, degree of saturation, as well as particle packing, and thus provide an adequate effective stress definition to describe both the constitutive behavior and strength of unsaturated media. We conducted discrete element modeling simulations of triaxial compression tests of pendular‐state granular samples at different matric suctions to verify the anisotropic nature of the capillary stress and resulting strength contributions to validate the proposed effective stress equation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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