Evaluation of Damage Stress Thresholds and Mechanical Properties of Granite: New Insights from Digital Image Correlation and GB-FDEM
Notice bibliographique
Résumé
We employed a novel combination of digital image correlation (DIC) and grain-based hybrid finite-discrete element method (GB-FDEM) to improve the comprehension of the relationships between microstructural features and the mechanical properties of granitic rocks. DIC and numerical results showed that macrocracks initiated and propagated along grain boundaries among different minerals driven by the high stiffness contrast between the compliant biotite and the stiffer feldspar/quartz grains. Surface deformation analyses revealed that tensile-dominated macrocracks open at monotonically increased rates before the crack damage threshold, and the opening accelerated afterwards with the increased shear component. The onset of the acceleration of the opening rate of macrocracks can be used to infer the crack damage threshold. Both strain and acoustic emission were used to infer damage stress thresholds in the synthetic numerical samples. Numerical results showed that the damage stress thresholds and uniaxial compressive strength decrease with increasing grain size following log-linear relations. Coarse-grained samples tend to fail by axial splitting, while fine-grained samples fail by shear zone formation. Biotite and quartz contents significantly affect mechanical properties, while quartz to feldspar ratio is positively related to the mechanical properties. Our study demonstrates the capacities of DIC and GB-FDEM in inferring damage conditions in granitic rocks and clarifies the microstructural control of the macroscopic mechanical behaviors. Our results also provide a comprehensive understanding of the systematics of strain localization, crack development, and acoustic emission during the rock progressive failure process. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s00603-024-03789-7.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».