Novel erosion law based on CFD–DEM simulations and its application in hydromechanical modeling of gap-graded soils
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a novel erosion law that incorporates the influence of stress state into the mass exchange between the liquid and solid phases for suffusion, using the coupled computational fluid dynamics and the discrete element method (CFD–DEM) simulations. To achieve this, a series of CFD–DEM simulation tests are conducted on gap-graded soil samples, followed by the derivation of a new erosion law that considers the influence of seepage velocity and mechanical conditions. The proposed erosion law is then integrated into a four-constituent framework to enable hydromechanical modeling. Furthermore, a fines-dependent constitutive model based on the critical state concept is implemented to account for the influence of suffusion on the mechanical behavior of the soil. The new model is assessed through a series of laboratory hydromechanical tests, yielding satisfactory estimation results. Subsequently, the model is utilized to investigate the influence of soil initial state, including void ratio, friction angle, fine content, and size ratio, on the evolution of erosion. Finally, the mechanical behavior of soils before and after suffusion is modeled using the proposed framework. The results demonstrate that the CFD–DEM-based erosion law, as well as the hydromechanical model, effectively capture the main characteristics of soils subjected to suffusion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».