MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404352572 · doi:10.1139/cgj-2024-0215

Suffusion of irregular concave gap-graded sand with resolved CFD-DEM

2024· article· en· W4404352572 sur OpenAlexvenueno aff
Yajing Liu, Zhen‐Yu Yin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeotechnical engineeringCFD-DEMComputational fluid dynamicsGeologyEngineeringMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex morphologies of particles are a crucial factor influencing suffusion in gap-graded granular soils. However, the micro-mechanism of soil suffusion composed of irregular concave particles remains unclear. To this end, a systematic numerical simulation that considers particle concavity and aspect ratio is performed with the resolved discrete element method (DEM) and computational fluid dynamics (CFD) approach. The macro responses of suffusion of particles with varying morphologies, e.g., cumulative eroded particle mass and sample profile, are revealed and interpreted from a microscopic view, e.g., particle rotation, average number of contact points, and moment. It is found that the rotation of irregularly shaped particles during suffusion requires overcoming the moment applied by the surrounding particles. Particles with bigger contact force or irregularity require a higher moment to be overcome, thus significantly increasing their suffusion resistance. Irregularly shaped particles can adjust their orientation to reduce the moment and drag force applied to them. At the same aspect ratio, particles with larger concavity are more likely to interlock with each other, with increasing the average number of contact points of the soil packing and shrinking the pore channel for particle migration. A shape parameter considering both concavity and aspect ratio is finally proposed to characterise the influence on suffusion.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,815

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetGeotechnical Engineering and Underground StructuresTravaux en français237 207