Teardrop and Parabolic Lens Yield Curves for Viscous‐Plastic Sea Ice Models: New Constitutive Equations and Failure Angles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most viscous‐plastic sea ice models use the elliptical yield curve. This yield curve has a fundamental flaw: it excludes acute angles between deformation features at high resolution. Conceptually, the teardrop (TD) and parabolic lens (PL) yield curves offer an attractive alternative. These yield curves feature a non‐symmetrical shape, a Coulombic behavior for the low‐medium compressive stress, and a continuous transition to the ridging‐dominant mode, but their published formulation leads to negative or zero bulk and shear viscosities and, consequently, poor numerical convergence with stress states at times outside the yield curve. These issues are a consequence of the original assumption that the constitutive equations of the commonly used elliptical yield curve are also applicable to non‐symmetrical yield curves and yield curves with tensile strength. We derive a corrected formulation for the constitutive relations of the TD and PL yield curves. Results from simple uni‐axial loading experiments show that with the new formulation the numerical convergence of the solver improves and much smaller nonlinear residuals after a smaller number of total solver iterations can be reached, resulting in significant improvements in numerical efficiency and representation of the stress and deformation fields. The TD and PL yield curves lead to smaller angles of failure that better agree with observations. They are promising candidates to replace the elliptical yield curve in high‐resolution pan‐Arctic sea ice simulations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».