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Enregistrement W4391926619 · doi:10.21203/rs.3.rs-3959242/v1

Configurational mechanics in granular media

2024· preprint· en· W4391926619 sur OpenAlexaff
François Nicot, Mingchun Lin, Antoine Wautier, Richard Wan, Félix Darve

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésMechanicsPhysicsClassical mechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Granular materials belong to the class of complex materials within which rich properties can emerge on large scales despite a simple physics operating on the microscopic scale. Most notable is the dissipative behaviour of such materials mainly through non-linear frictional interactions between the grains which go out of equilibrium. A whole variety of intriguing features thus emerges in the form of bifurcation modes in either patterning or un-jamming. This complexity of granular materials is mainly due to the geometrical disorder that exists in the granular structure. Diverse configurations of grain collections confer to the assembly the capacity to deform and adapt itself against different loading conditions. Whereas the incidence of frictional properties in the macroscopic plastic behavior has been well described for long, the role of topological reorganizations that occur remains much more elusive. This paper attempts to shed a new light on this issue by developing ideas following the configurational entropy concept within a proper statistical framework. As such, it is shown that contact opening and closing mechanisms can give rise to a so-called configurational dissipation which can explain the irreversible topological evolutions that granular materials undergo in the absence of frictional interactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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