DEM modeling of one-dimensional compression of sands incorporating statistical particle fragmentation scheme
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel framework of modeling crushable granular materials under mechanical loadings based on the discrete element method (DEM). The framework is featured with the construction of the one-to-one model in which every particle in a physical experiment has its own numerical twin and allows the modeling of irregular shaped fragments during the continuous breakage process. First, image processing techniques and spherical harmonic (SH) analysis were adopted, respectively, to segment and label particles and to construct a one-to-one model mathematically in DEM. Then, a particle crushing criterion based on the maximum interparticle contact force was used to predict the crushing events, showing fitting results that agreed very well with a large number of single particle crushing tests. Next, a statistical approach for the generation of particle fragmentation modes of a given type of sand particles based on the principal component analysis (PCA) was proposed. The aim of the PCA was to analyze the statistical trends of the coefficient matrix, which was composed of the SH coefficients of all the particles involved in the analysis. Finally, a successful modeling of a particle crushing event was achieved by replacing the particle, which was judged by the crushing criterion to undergo crushing, with a few subparticles chosen randomly from a specific fragment template constructed using the microcomputed tomography (micro-CT) data.
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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) | 0,000 | 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 découle