Calibration of strain-softening constitutive model parameters from full-field deformation measurements
Notice bibliographique
Résumé
Many offshore geotechnical problems—such as cyclic T-bar penetration and lateral buckling of pipelines—are affected by the tendency of fine-grained soils to strain-soften due to remoulding. Careful calibration of the constitutive model parameters that control strain softening is essential for accurate simulation of these processes. This is usually achieved by matching constitutive model response with standard element test data, which implicitly assumes that homogeneous stress/strain fields exist within the sample. However, popular element test protocols (e.g., triaxial, simple shear) cannot apply sufficient deformation—at least as measured at the boundaries—to achieve fully remoulded conditions. This work explores the potential to determine strain-softening parameters experimentally, directly from image-based full-field deformation measurements and external loading data. Artificial data generated from finite element simulations of biaxial compression and T-bar penetration tests, using a non-locally regularised strain-softening constitutive model based on Modified Cam Clay, are then used to demonstrate the potential of the proposed technique. The results demonstrate significant potential for the application of the technique to identify constitutive parameters from full-field measurements even when polluted with modest measurement noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».