Poisson’s ratio of granular materials for Mohr-Coulomb elastoplastic model
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
The Mohr-Coulomb elastoplastic model is extensively employed in geotechnical engineering. Despite the well-known nonlinear behaviour of granular cohesionless materials under a wide range of normal stress or confining pressure, the Mohr-Coulomb elastoplastic model continues to be largely used in geotechnical engineering, due to its simplicity and large availability in numerous commercialised software. Its application requires the input of a key parameter, named Poisson’s ratio. It is however a big challenge as its value changes with axial strain and confining pressure. In this study, the optimal Poisson’s ratio of granular materials for the Mohr-Coulomb elastoplastic model is determined by reproducing the experimental results of stress-strain relationships through numerical modelling with the Mohr-Coulomb elastoplastic model. The results show that the Poisson’s ratio μ0.02, corresponding to the slope of the volumetric strain against axial strain curve at 2% of the peak deviatoric stress can be used in numerical modelling with the Mohr-Coulomb elastoplastic model as long as the granular material does not exhibit dilation behaviour. When the material exhibits dilation behaviour, the Poisson’s ratio μ0.36, corresponding to the slope of the volumetric strain against axial strain curve at 36% of the peak deviatoric stress, seems to be appropriate in numerical modelling with the Mohr-Coulomb elastoplastic model. In addition, the study also shows that the Mohr-Coulomb elastoplastic model can be used to simulate mechanical behaviour of granular material under small strain, but not appropriate under large strain conditions.
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.
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