MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3197224909 · doi:10.1039/d1sm01241j

Three-dimensional compaction of soft granular packings

2021· preprint· en· W3197224909 sur OpenAlexaff
Manuel Cárdenas-Barrantes, David Cantor, Jonathan Barés, Mathieu Renouf, Émilien Azéma

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic packing factorGranular materialJammingMaterials scienceCompactionPower lawOverburden pressureCoordination numberShear stressMechanicsVolume fractionPhysicsComposite materialCondensed matter physicsGeotechnical engineeringMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the compaction behavior of assemblies composed of soft (elastic) spherical particles beyond the jammed state, using three-dimensional non-smooth contact dynamic simulations. The assemblies of particles are characterized using the evolution of the packing fraction, the coordination number, and the von Misses stress distribution within the particles as the confining stress increases. The packing fraction increases and tends toward a maximum value close to 1, and the mean coordination number increases as a square root of the packing fraction. As the confining stress increases, a transition is observed from a granular-like material with exponential tails of the shear stress distributions to a continuous-like material characterized by Gaussian-like distributions of the shear stresses. We develop an equation that describes the evolution of the packing fraction as a function of the applied pressure. This equation, based on the micromechanical expression of the granular stress tensor, the limit of the Hertz contact law for small deformation, and the power-law relation between the packing fraction and the coordination of the particles, provides good predictions from the jamming point up to very high densities without the need for tuning any parameters.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoft MatterMême sujetGranular flow and fluidized bedsTravaux en français237 207