Simulating intersection angles between conjugate faults in sea ice with different viscous–plastic rheologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recent high-resolution pan-Arctic sea ice simulations show fracture patterns (linear kinematic features or LKFs) that are typical of granular materials but with wider fracture angles than those observed in high-resolution satellite images. Motivated by this, ice fracture is investigated in a simple uni-axial loading test using two different viscous–plastic (VP) rheologies: one with an elliptical yield curve and a normal flow rule and one with a Coulombic yield curve and a normal flow rule that applies only to the elliptical cap. With the standard VP rheology, it is not possible to simulate fracture angles smaller than 30∘. Further, the standard VP model is not consistent with the behavior of granular material such as sea ice because (1) the fracture angle increases with ice shear strength; (2) the divergence along the fracture lines (or LKFs) is uniquely defined by the shear strength of the material with divergence for high shear strength and convergent with low shear strength; (3) the angle of fracture depends on the confining pressure with more convergence as the confining pressure increases. This behavior of the VP model is connected to the convexity of the yield curve together with use of a normal flow rule. In the Coulombic model, the angle of fracture is smaller (θ=23∘) and grossly consistent with observations. The solution, however, is unstable when the compressive stress is too large because of non-differentiable corners between the straight limbs of the Coulombic yield curve and the elliptical cap. The results suggest that, although at first sight the large-scale patterns of LKFs simulated with a VP sea ice model appear to be realistic, the elliptical yield curve with a normal flow rule is not consistent with the notion of sea ice as a pressure-sensitive and dilatant granular material.
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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) | 0,001 | 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 ».