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Enregistrement W4415221478 · doi:10.1139/cgj-2025-0133

Insights into 3D particle crushing under dynamic conditions using an improved variable bond force peridynamic model

2025· article· en· W4415221478 sur OpenAlexvenueno aff
Luyu Wang, Zhen‐Yu Yin, Weizhong Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of SciencesHong Kong Government
Mots-clésPeridynamicsParticle (ecology)Variable (mathematics)Constraint (computer-aided design)Benchmark (surveying)BondSmoothed-particle hydrodynamicsComputer simulationParticle system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation of particle crushing is a critical topic in computational mechanics, and in particular, 3D dynamic damage analysis using peridynamics (PD) constitutes an attractive research field. This study proposes a variable bond force peridynamic model (VBF-PD) that incorporates 3D micromodulus functions for different VBF forms, which have not been presented in previous literature. The proposed VBF-PD is capable of capturing the variation of bond force density along the interaction direction of a PD bond. An improved dynamic damage model is developed to effectively simulate particle crushing. Two constraint methods are introduced to characterise the interactions of deformable particle–particle and rigid impactor–particle. Then, benchmark tests are performed to examine numerical performance of the proposed VBF-PD. The results demonstrate that the method effectively simulates particle crushing with high fidelity. The particle aggregation model is constructed to explore the effects of particle arrangements, loadings, and material properties on failure modes. The findings provide valuable insights, revealing that the behaviour of particle aggregations differs significantly from that of few-particle systems due to the complex interactions among particles.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,838

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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