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Enregistrement W4392015465 · doi:10.1139/cgj-2023-0416

X-ray CT quantification of in situ fabric evolution and shearing behaviour of granular soils of different particle shapes

2024· article· en· W4392015465 sur OpenAlexvenueno aff
Jianbin Liu, Anthony Kwan Leung, Zhenliang Jiang, Karim Kootahi, Zhongjian Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShearing (physics)Granular materialGeotechnical engineeringSoil waterMaterials scienceIn situGeologyComposite materialMineralogyPhysicsSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of particle shape on soil mechanical response has been studied extensively especially through numerical means. The underlying micromechanics of how particle shape may affect the soil mechanical responses at element scale remains unclear. Systematic micromechanical experiments that consider in situ tracking of the evolution of fabric during the shearing process is missing. Aided by a miniaturised triaxial apparatus and X-ray computed tomography (CT), this study presents a series of triaxial compression on four granular soils with different particle shapes yet the same mineralogy, grading, and initial density. Evolution of three-dimensional soil fabric quantifiers during shearing was captured based on 192 full-field CT images. The results revealed that the initial shearing reduced the packing density without changing the particle packing pattern, followed by particle sliding and particle rotation, which redistributed the force chains and formed a new packing pattern to resist shearing, causing strain localisation, and reductions in both the contact number and concentration of contacts direction. Fabric anisotropy increased before reaching the peak and attained the maximum value as the soil approached the critical state. Particle shape, especially when quantified by overall regularity or other combinations of descriptors, displayed more significant linear correlations with critical-state parameters than by local descriptor.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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