SANISAND-MSf: a sand plasticity model with memory surface and semifluidised state
Notice bibliographique
Résumé
A new constitutive model for sand is formulated by incorporating two new constitutive ingredients into the platform of a reference critical state compatible bounding surface plasticity model with kinematic hardening, in order to address primarily the undrained cyclic response. The first ingredient is a memory surface for more precisely controlling stiffness affecting the plastic deviatoric and volumetric strains and ensuing excess pore pressure development in the pre-liquefaction stage. The second ingredient is the concept of a semifluidised state and the related formulation of stiffness and dilatancy degradation, aiming at modelling large shear strain development in the post-liquefaction stage. In parallel, a modified flow rule aimed at providing a better description of non-proportional monotonic and cyclic loading is introduced. With a single set of constants, for which a detailed calibration procedure is provided, this new model successfully simulates undrained cyclic torsional and triaxial tests with different cyclic stress ratios, separately for the pre- and post-liquefaction stages, as well as liquefaction strength curves based on [Formula: see text] and shear strain criteria for initial liquefaction. The successful reproduction of the sand element response under undrained cyclic shearing contributes to future applications in realistic and thorough seismic site response analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».