Virtual soil calibration for wheel–soil interaction simulations using the discrete-element method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lunar mobility studies require a precise knowledge of the geotechnical properties of the lunar soil when it comes to design-adapted and efficient-traction systems. The remarkable progress of computers since the Apollo missions allows direct testing of the performance of new design prototypes through simulations of soil-structure interactions using the discrete-element method (DEM). Before simulating traction-system displacements on the soil, the virtual-soil parameters need to be calibrated. This study presents a systematic method for calibrating a granular soil through four steps: (1) measurement of three of the real-material properties through two experiments, (2) determination of the design variables defining the virtual soil, (3) construction of surrogate models for the virtual-material properties as a function of the design variables via simulated experiments, and (4) optimization of the design-variable values to fit the virtual-soil properties to the real-soil values. Two different experiments, a direct-shear test and an angle-of-repose measurement, were used to determine the following material properties: cohesion, internal angle of friction, and angle of repose. Optimum DEM parameters were computed to characterize two types of soil: silica sand, based on an experimental direct-shear test and angle-of-repose measurements, and lunar regolith, based on data from the literature.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle