Probabilistic Fracture Mechanics Applied to Compressive Ice Failure
Notice bibliographique
Résumé
During interactions between ice and engineered structures, ice is highly prone to brittle fracture for all but the slowest interaction rates. Under compressive loading conditions local fractures (spalls) near the interaction zone regularly propagate from either pre-existing or newly precipitated cracks that initiate from naturally occurring internal flaws in the ice. These spalling events result in the localization of contact into high-pressure zones through which the majority of the load is transmitted. During a continuous interaction, successive failure events contribute to random variations in the ice-edge geometry and contact conditions at the interaction interface. At the same time, localized microstructural modification to the ice in the highly damaged layer adjacent to the contact zone has considerable effect on the state of stress in the ice. For a given contact geometry and state of damage, the contact pressure required to trigger a fracture will depend on the size, location and orientation of flaws in the ice. Since in nature there will be random variability in the flaw structure and contact conditions, and the state of damage will depend on prior stress history, a probabilistic framework is believed to be most appropriate for modeling spalling fracture. In the present analysis a probabilistic fracture mechanics model has been used to illustrate the link between probabilistic aspects of fracture and the observed scale effect for compressive ice failure, whereby pressure is observed to decrease for increasing area. The influence of factors, such as variations in ice edge geometry associated with successive failure events, on the probability of local spalling fracture are also explored. From this work it is concluded that the mechanics of compressive ice failure are well explained through the competing yet complementary processes of brittle spalling fracture and pressure softening due to microstructural damage. Recommendations for future work are provided.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».