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Enregistrement W4417009657 · doi:10.1139/cgj-2024-0612

Novel erosion law based on CFD–DEM simulations and its application in hydromechanical modeling of gap-graded soils

2025· article· en· W4417009657 sur OpenAlexvenueno aff
Chuang Zhou, Jiangu Qian, Zhen‐Yu Yin, Jie Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesResearch Grants Council, University Grants CommitteeNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésErosionConstitutive equationSoil waterInternal erosionVoid ratioWork (physics)Effective stressStress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,500

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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