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Enregistrement W4409317414 · doi:10.1088/1755-1315/1480/1/012076

Micro- and Macro-Mechanical Analysis of Rev in Sheared Polydisperse Granular Samples

2025· article· en· W4409317414 sur OpenAlexafffund
Paula Quiroz-Rojo, David Cantor, Mathieu Renouf, Émilien Azéma, Carlos Ovalle

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueGeological Survey of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésMacroGranular materialMaterials scienceComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A representative elementary volume (REV) is key to ensuring accurate estimations of the mechanical behaviour of granular materials. Guidelines given by testing standards and laboratory equipment restrictions define limits on the maximum particle size (𝑑 max ) in a triaxial test. The recommended aspect ratio (𝛼 = 𝐷/𝑑 max ) varies from 5 to 20. However, particle size polydispersity is often ignored in the standards, and its effects on REV estimation are poorly understood. This work studies the combined effects of α and particle size distribution (PSD) on the critical shear strength of granular materials through drained triaxial tests DEM simulations. We found that shear strength increases with α to a maximum value and it stabilizes, indicating a REV. However, better-graded samples stabilize earlier. At the microscopic level, the fraction of particles contributing to stress transmission ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi>N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>*</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> ) shows an effect on shear strength. Finally, for our samples, when α &gt; 12.5 and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi>N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>*</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> &gt; 3000, a REV state is achieved regardless of gradation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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