Modeling axial strain-deviatoric stress response of frozen sands with enhanced LSTM approach
Notice bibliographique
Résumé
Data-driven approaches hold promise for modeling the highly nonlinear stress-strain behavior of frozen soils in comparison to standalone machine learning models which often overfit and lack generalizability. To address these issues, in this study an enhanced fundamental Long Short-Term Memory (LSTM) model with an iterative EXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm is proposed to predict the axial strain-deviatoric stress relationship of frozen sands. Using degree of saturation, mean particle size, test rate, initial void ratio, temperature, confining pressure, and axial strain as input parameters, the Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) feature-importance analysis identified initial void ratio as the most influential parameter. The adaptability of the fundamental LSTM shows better accuracy than the Random Forest (RF) model and the Multilayer Perception (MLP) model. To reduce discrepancies between predicted and measured results in the fundamental LSTM model, an uncertainty factor was introduced to improve residual accuracy, thereby facilitating the development of an XGBoost-optimized LSTM (LSTMXGBoost) model. The resulting LSTMXGBoost model demonstrated strong predictive performance for axial strain-deviatoric stress relationship across a range of triaxial shear test conditions. Analysis of results suggest that there is a good comparison between two key parameters; namely, modulus of elasticity and peak stress that were extracted from a separate triaxial test dataset not used in model training or testing. The results of this study are promising for constructing high-dimensional constitutive models that can be used in numerical simulations of frozen sands behavior for use in geotechnical engineering practice applications alleviating time consuming, cumbersome and expensive experimental test techniques.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».