Breaking boundaries: discontinuum failure analysis of dry-joint masonry using physics engine models
Notice bibliographique
Résumé
Discontinuum approaches, including the Distinct Element Method (DEM), are well-established for simulating the failure of dry-joint unreinforced masonry (URM) structures, particularly under in-plane (IP) shear-compression and out-of-plane (OOP) loading. However, they may be computationally intensive, with building-scale DEM analyses requiring up to 3 days for 15 s of seismic loading. This paper breaks boundaries between structural engineering and computer science by presenting the first systematic evaluation of PyBullet, an open-source physics engine based on Bullet Physics – originally conceived for visually plausible virtual animations – for simulating the mechanical response and collapse of dry-joint URM assemblies at different scales. Leveraging PyBullet’s rigid body algorithms, contact models, and efficient constraint solvers, 3D simulations were performed for IP shear-compression walls, settlement-induced damage in interlocking panels, and OOP tilting of URM. Results were benchmarked against experimental data and established discontinuum models – PyBullet predicted peak loads within + 16 % of DEM for IP shear-compression walls. Numerical stability was maintained with time steps in the order of 0.001 s, and full simulations completed within 5 min – up to 6 times faster than DEM. OOP tilting analyses reproduced expected collapse modes (diagonal cracking, overturning) with critical collapse angles underestimated by up to 32 %, largely due to premature block slippage linked to contact stiffness and friction force coupling. Settlement-induced failure in interlocking panels showed good agreement with experimentally observed failure patterns, with ultimate displacements within ±3 % for non-interlocking cases. The study demonstrates that PyBullet offers a computationally efficient alternative for dry-joint URM analysis, providing reduced runtimes and acceptable predictive accuracy, especially for preliminary or large-scale probabilistic assessments. Further refinement of contact stiffness calibration strategies would enhance predictive consistency, supporting the adoption of physics engines as viable alternatives to conventional discontinuum methods for rapid masonry collapse and debris simulations. • New application of physics engines (PyBullet) to structural analysis of dry-joint URM. • Quasi-static IP and OOP simulations validated with DEM and experimental results. • PyBullet results comparable with DEM counterparts, at lower computational cost. • PyBullet is a more efficient and reliable alternative to DEM for dry-joint URM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».