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Enregistrement W2900338474

Particle Scale Dynamics of Coarse Granular Material

2018· dissertation· en· W2900338474 sur OpenAlexaboutno aff
Kyle Williams

Notice bibliographique

RevueMinds at UW (University of Wisconsin) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle dynamicsDynamics (music)Scale (ratio)Particle (ecology)Statistical physicsMaterials scienceGranular materialChemical physicsPhysicsMolecular dynamicsComposite materialChemistryGeologyComputational chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing a new wheeled or tracked vehicle for military use typically involves physical\nprototyping of preliminary vehicle designs and field tests to evaluate their performance in a\nrange of conditions. Computational simulations of vehicle performance, including physics-based\nsimulation of vehicle-terrain interaction, is an effective alternative for reducing costs of physical\nprototyping. Activities described in this thesis have been conducted in coordination with the\nSimulation Based Engineering Laboratory (SBEL) at the University of Wisconsin-Madison,\nwhich is actively engaged in physics-based simulation of vehicle-terrain interaction for military\nand other vehicles. The primary tool used for simulation is the Discrete Element Model (DEM)\nChrono::Engine and the Chrono::Granular toolkit (Mazhar, et al., 2013).\nThe primary objective of this research was to provide a robust physical data set to\nvalidate Chrono::Granular simulations of coarse-grained granular material behavior using\nrelatively simple and common geotechnical tests. Tests selected included laboratory fall cone\ntests and direct shear tests using dry and moist preparations of 20-30 Ottawa sand and 3 mm\nspherical glass beads. A special direct shear device was designed, constructed, and calibrated to\nprovide direct visual observation of particle displacements for a single plane of particles subject\nto shearing. Shear stress-displacement relationships measured during shearing and individual\nparticle displacements tracked using particle image velocimetry (PIV) were made available for\ncomparison with discrete particle displacements simulated by DEM and Chrono::Granular.\nResults from the fall cone testing series, including measurements of cone penetration depth as a\nfunction of time, cone apex angle, drop height, and initial particle density were also made\navailable for direct comparison with computational simulations. The suite of fall cone and direct\nshear test results was analyzed to investigate relationships among the testing parameters. A case\nstudy review of similarly unconventional applications of fall cone and direct shear testing and of\napplications of PIV to granular material is provided.\nResults from the fall cone penetration test series indicate that penetration into coarse\ngranular media is most affected over small ranges of drop height by the cone geometry (apex\nangles of 30° and 60°). Results from the direct shear test series indicate that shear displacement\nrate affects individual particle motion, with lower shear rates allowing more rotation and\nlocalized particle displacements than higher shear rates. Introducing water into the shear zone\nchanges bulk shear strength and the character of individual particle motions. Direct shear tests\nwith glass beads indicated that capillary bridges between particles caused displacement of\nparticles in zones that had not moved in dry tests. Direct shear tests with sands indicated that the\ninclusion of water near the shear zone caused shear failure to occur outside the wetted zone along\na different shear surface. Shear band development was observed to depend on shear displacement\nrate, applied normal force, and the presence or absence of moisture in the shear surface. Direct\ncomparisons between the physical test results reported here and analog Chrono::Granular\nsimulations not included as part of this thesis.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 GPT0,171
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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