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Enregistrement W2991424280 · doi:10.1115/omae2019-96722

Investigation of the Effect of Block Size, Shape and Freeze Bond Strength on Flexural Failure of Freshwater Ice Rubble Using the Discrete Element Method

2019· article· en· W2991424280 sur OpenAlexaff
Soroosh Afzali, Rocky Taylor, Eleanor Bailey, Robert Sarracino, M. T. Boroojerdi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensCentre For Cold Ocean Resources EngineeringMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubbleDiscrete element methodGeotechnical engineeringDissipationBrittlenessStructural engineeringSolid mechanicsShear strength (soil)SubseaGeologyMaterials scienceEngineeringMechanicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding ice rubble strength and associated failure mechanics is important for a variety of engineering applications in marine ice environments, including the design and operation of coastal, offshore, subsea and floating structures. As part of the Mechanics of Ice Rubble project, recent experiments have been carried out to study the strength and failure behavior of ice rubble beams and the freeze bonds that form between individual ice blocks. These new results serve as an important guide for the development of improved numerical models. The discrete element method (DEM) is a direct modeling approach which has the potential to both describe and enhance understanding of the behavior of brittle granular materials, especially with regard to the evolution of damage towards failure. In this study we present results obtained from a newly developed model for the 3D DEM open-source code LIGGGHTS. The ice model contains normal and shear springs that operate between neighboring particles which are bonded or that overlap due to compressional stresses. Energy dissipation is accounted for by using a viscous damping model. Using this DEM model, medium-scale freshwater ice rubble punch tests have been simulated for ice rubble beams with nominal dimensions of 0.50m × 0.94m × 3.05m. Rubble specimens were generated by “raining” individual DEM ice pieces into a rectangular form and compacting the rubble mass to achieve the target porosity. Before the compacting pressure was removed, bonds between contacting blocks were introduced with parameter values chosen based on representative freeze bond experiments. The ice rubble beam was then deformed by pushing a platen vertically downward through the center of the beam until failure occurred. For the numerical simulations presented here, two types of block size and shapes have been considered: cuboid blocks generated based on the size distribution of the actual rubble, and rubble blocks generated by image processing of actual blocks of broken ice used in the comparison experiments. Results obtained for these two scenarios are compared with corresponding experimental test data. These results highlight that the DEM model is useful for estimating the flexural strength of the rubble, simulating the failure mechanism and for examining the extent to which the ice rubble beam failure is controlled by the strength of the freeze bonds. These results also provide valuable new insights regarding the importance of shape and size distribution of ice blocks on simulated ice rubble strength and failure behavior. Recommendations for future work are provided.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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