Shear resistance evolution of geogrid–aggregate interfaces under direct shear: insights from 3D DEM simulations
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a mesoscopic evaluation of the shear resistance evolution of geogrid–aggregate interfaces subjected to direct shear loading. A three-dimensional discrete element method model was developed based on experimental data. The tensile response of geogrid were simulated through a series of calibration tests. Aggregate with complex particle shapes were simulated to accurately capture the interlocking effect among aggregates based on the real particle surface. The individual shear resistance components were quantified based on particle displacement field and contact distribution characteristics. The influences of aperture–aggregate size ratio and geogrid stiffness on the shear resistance components are discussed. The results indicate that the peak value of shear resistance component follows a descending order from frictional resistance of aggregate, to passive resistance of transverse rib, and to geogrid–aggregate interface frictional resistance. During the shear process, the frictional resistance of aggregate becomes active first, followed by the geogrid–aggregate interface frictional resistance, and then the development of passive resistance of transverse ribs starts with a certain lag. Optimizing the geogrid–aggregate size ratio and utilizing geogrids with higher rib stiffness could enhance the passive resistance of transverse ribs but would not significantly affect the geogrid–aggregate interface frictional resistance and frictional resistance of aggregate.
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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 | 0,001 |
| 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 ».