MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792076535 · doi:10.1680/jgeot.17.p.158

Effects of curvature-related DEM contact model on the macro- and micro-mechanical behaviours of granular soils

2018· article· en· W2792076535 sur OpenAlexaboutno aff
Shiwei Zhao, T. Matthew Evans, Xiaowen Zhou

Notice bibliographique

RevueGéotechnique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscrete element methodGranular materialSlip (aerodynamics)MechanicsHertzSPHERESGeotechnical engineeringCurvatureMaterials scienceSpring (device)Shear (geology)Contact forceGeologyGeometryPhysicsClassical mechanicsMathematicsStructural engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive comparison between the Hertz–Mindlin model and the linear spring model in true triaxial shear simulations of granular soils was conducted using the discrete-element method (DEM). The no-slip Hertz–Mindlin model for general elastic non-spherical particles with smooth surfaces was revisited and implemented for superellipsoidal particles in an in-house DEM code. Three groups of specimens with a grain size distribution of Ottawa 20–30 sands, consisting of spheres, ellipsoids and superellipsoids, respectively, were subjected to triaxial shear DEM simulations with the Hertz–Mindlin model and the linear spring model. The corresponding mechanical behaviours were examined in terms of a series of macro- and micro-parameters. It was found that the linear spring model was able to resemble the Hertz–Mindlin model in aspects of both microscopic and macroscopic mechanical behaviours of granular media with spherical and/or non-spherical particles. This finding suggests that the linear spring model can be used to investigate micro-mechanical behaviours of granular soils, even with complex particle shapes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations189
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGéotechniqueMême sujetGeotechnical Engineering and Soil MechanicsTravaux en français237 207