Implementation of a Nonlinear State–Dilatancy Law in the NorSand Model
Notice bibliographique
Résumé
The original NorSand (ONS) state-dilatancy law (ONS-SDL) presents challenges when trying to make changes in the formulation of the critical state line or stress–dilatancy rule and the associated yield surface. Additionally, using this law in its current form limits the model's applicability to a specific range of initial state parameters. Due to these limitations, using a higher state–dilatancy parameter for loose samples to improve the undrained response is often not possible. This paper provides a review of the ONS-SDL, and the requirements of a state–dilatancy law in Cambridge-type models in a more explicit way. A comprehensive analysis is then conducted to examine the effects of the chosen law on the model's formulation, its range of applicability, and its effectiveness in simulating undrained responses of loose samples. To address the limitations, a new nonlinear state–dilatancy law is introduced, offering improved responses and enhanced flexibility. This not only improves the model's performance but also allows for the utilization of different stress–dilatancy rules in future models, providing greater flexibility and adaptability. The improvements made by the new formulation have been highlighted by demonstrating the modified version's capabilities in simulating the mechanical behavior of two different sands.
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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 | 0,001 | 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 ».