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Enregistrement W2165584723 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0000028

Algorithm to Generate a Discrete Element Specimen with Predefined Properties

2009· article· en· W2165584723 sur OpenAlexafffund
Hoang K. Dang, Mohamed A. Meguid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésDiscrete element methodPacking problemsAlgorithmGranular materialScale (ratio)Computer scienceSample (material)PorosityFinite element methodSphere packingCode (set theory)Computational scienceStructural engineeringMathematicsGeometryEngineeringMechanicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discrete element method is a powerful numerical tool in simulating the behavior of granular materials. It bridges the gap between continuum mechanics and physical modeling investigations. In spite of the significant achievements to date, some major problems are yet to be solved including the development of realistic large-scale models with initial conditions similar to those encountered in real problems. This paper introduces a computational method to generate a large-scale packing with predefined porosity and grain-size distribution in three-dimensional space based on a small initial sample packing. The developed method is implemented into an open-source computer code and used to generate specimens with known properties. The results showed that, under static condition, specimens generated using the proposed algorithm exhibited realistic behavior suitable for geotechnical applications. In addition, the controlled structure of the initial sample packing is successfully transferred to the final packing.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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