Model‐Free Data‐Driven Computational Analysis for Soil Consolidation Problems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Soils are inherently uncertain natural materials. In geotechnical engineering, soil properties are fundamentally characterised by testing small samples. The results will then be utilised to determine appropriate geomaterial constitutive models and associated parameters for implementation in conventional computational procedures such as finite element analysis (FEM). However, the accuracy and generalisation capability of such analyses largely depends on the selection of models, which may vary according to the specific applications. To overcome these limitations, computational approaches that do not rely on predefined soil constitutive models are emerging. In this paper, the formulation of data‐driven computing for fluid transport in porous media with particular reference to soil consolidation is derived. This does not rely on any constitutive flow law or models; instead, it directly uses the experimental data on fluid transport properties to compute fluid phase distribution during transient changes of the porous skeleton. For a discretised domain, the data‐driven solver assigns each element or quadrature point a state from an experimental dataset, satisfying mass conservation condition and fluid pressure gradient definition simultaneously. By introducing a penalty function defined by the quadratic distance between local state and material state, the problem is formulated as a constrained minimisation task solved explicitly by the Lagrange multipliers method. Subsequently, several cases were analysed using the proposed data‐driven method and compared with analytical and finite element (FE) solutions. In these tests, the data‐driven method shows good accuracy and convergence properties with further discussion on the influence of the scale and noise level of the dataset.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».