A New Triaxial Apparatus Imposing Nonuniform Shearing for Deep Learning of Soil Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil behavior is commonly characterized based on laboratory tests with imposed or assumed uniform stress and strain distribution within a given soil specimen for convenient data reduction. This uniformity assumption limits the interpretation of each test to a single stress-strain path, and therefore, extensive laboratory testing is required to represent field soil behavior under a broad range of loading paths. This article presents the development of a modified, next-generation, triaxial device (NG-TX) to generate multiple loading paths in a single test that can be interpreted using an evolutionary deep-learning inverse analysis. This device inherits all features of a conventional triaxial test and adds lateral restraint clamps to increase nonuniformity in specimen deformation, combined with a digital photogrammetry system to measure the 3-D deformed shape of the specimen. The design of the restraint clamps was optimized using numerical simulations, which showed that the sheared specimen includes shear modes that cannot currently be mobilized with available testing devices. By coupling SelfSim, a deep-learning algorithm, with the modified triaxial device (NG-TX), the shear behavior of Ottawa sand was extracted. The SelfSim-extracted Neural Network material models were able to successfully capture the global behavior of each test and extract the nonuniform stress-strain behavior from within the specimens. The interpreted stress paths cover broad portions of stress space that current laboratory tests cannot cover. The stress-strain behavior is interpreted in terms of the mobilized secant friction angle using 2-D and 3-D failure criteria. The mobilized secant friction angle interpretation shows better agreement with empirically developed envelopes when computed along the octahedral plane accounting for the influence of intermediate principal stress.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».