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Enregistrement W4403485612 · doi:10.3390/buildings14103289

Characterization of Three-Dimensional Strong Force Chain Properties of Mineral Aggregate Mixtures Based on the Discrete Element Method

2024· article· en· W4403485612 sur OpenAlexaff
Yuan Gao, Guoqiang Liu, Nan Jiang

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiscrete element methodAggregate (composite)Characterization (materials science)Materials scienceElement (criminal law)MineralChain (unit)Finite element methodComposite materialStructural engineeringMechanicsEngineeringPhysicsNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The skeleton structure composed of mineral aggregates is the main body to bear and transfer external loading in asphalt mixtures. To investigate the loading transfer mechanism of the mineral aggregate skeleton, the uniaxial penetration test and Discrete Element Method (DEM) were conducted for the Mineral Aggregate Mixture (MAM) to analyze its mechanical behavior. The three-dimensional strong force chain (SFC) was identified and evaluated based on the proposed recognition criterion and evaluation indices. The results indicate that 4.75 mm should be the boundary to distinguish the coarse and fine aggregates. The skeleton composed of aggregates located on SFCs has better bearing and transferring loading capacity due to its SFC number, average length, and total length decreasing with an increase in the aggregate size. Compared to SMA-16 and OGFC-16, AC-16 exhibits a higher number and total length of its SFC, a smaller average length of its SFC, and a lower average strength of its SFC. Consequently, AC-16 has a lower bearing and transferring loading capacity than that of SMA-16 and OGFC-16. In addition, approximately 90% of SFCs can only transfer external loading downward through 3–5 aggregates. The average direction angle of the SFC formed by fine aggregates is significantly higher than those formed by coarse aggregates. This indicates that the load transfer range of MAM composed of fine aggregates is noticeably larger, leading to lower loading transfer efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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