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Enregistrement W6893074082 · doi:10.5281/zenodo.14057468

Comparison Between NorSand Cambridge Type and SaniSand Type Models in Simulating Sand Behavior under Monotonic Loading

2024· article· en· W6893074082 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType (biology)Monotonic functionMathematical modelNumerical models

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NorSand Cambridge type models employ a single yield surface plasticity with an associated flow rule, whereas SaniSand type models are formulated using bounding surface plasticity with a non-associated flow rule.Despite their distinct formulations, their approaches to simulating the monotonic behavior of sand rely on similar concepts.Both models measure the distance from the current stress condition to a specific moving target toward critical state in the stress space to calculate their hardening behavior.This paper presents how these entirely different frameworks share this similar concept in simulating the monotonic behavior of sand and shows a comparison of their modeling abilities.RÉSUMÉ Les modèles NorSand de type Cambridge utilisent une unique surface de plasticité avec une règle d'écoulement associée, tandis que les modèles de type SaniSand sont formulés en utilisant une surface limite et une règle d'écoulement nonassociée.Bien que leurs formulations diffèrent, leurs approches pour modéliser le comportement monotonique des sables se reposent sur des concepts similaires.Les deux types de modèles mesurent une distance entre les conditions actuelles de contraintes, et un état de contrainte cible qui si déplace vers l'état critique dans l'espace des contraintes, afin de calculer le comportement d'écrouissage.Cet article présente comment ces cadres conceptuels partagent ce concept similaire pour la simulation du comportement monotonique des sables, et montre une comparaison des capacités de modélisations des modèles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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