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Enregistrement W3033957216 · doi:10.1103/physreve.102.032904

Compaction of mixtures of rigid and highly deformable particles: A micromechanical model

2020· article· en· W3033957216 sur OpenAlexaff
Manuel Cárdenas-Barrantes, David Cantor, Jonathan Barés, Mathieu Renouf, Émilien Azéma

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompactionIsotropyCompressibilityAtomic packing factorBulk modulusMaterials scienceElastic modulusGranular materialConstitutive equationParticle (ecology)ModulusMechanicsPhysicsClassical mechanicsComposite materialThermodynamicsFinite element methodOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the isotropic compaction of mixtures composed of rigid and deformable incompressible particles by the nonsmooth contact dynamics approach. The deformable bodies are simulated using a hyperelastic neo-Hookean constitutive law by means of classical finite elements. We characterize the evolution of the packing fraction, the elastic modulus, and the connectivity as a function of the applied stresses when varying the interparticle coefficient of friction. We show first that the packing fraction increases and tends asymptotically to a maximum value ϕ_{max}, which depends on both the mixture ratio and the interparticle friction. The bulk modulus is also shown to increase with the packing fraction and to diverge as it approaches ϕ_{max}. From the micromechanical expression of the granular stress tensor, we develop a model to describe the compaction behavior as a function of the applied pressure, the Young modulus of the deformable particles, and the mixture ratio. A bulk equation is also derived from the compaction equation. This model lays on the characterization of a single deformable particle under compression together with a power-law relation between connectivity and packing fraction. This compaction model, set by well-defined physical quantities, results in outstanding predictions from the jamming point up to very high densities and allows us to give a direct prediction of ϕ_{max} as a function of both the mixture ratio and the friction coefficient.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,270

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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