Impact of the fines content on stress fluctuations in bi-disperse granular mixtures during triaxial tests
Notice bibliographique
Résumé
In this experimental study, the influence of fines content and specimen preparation method on the mechanical behavior of granular mixtures have been explored by studying stress fluctuations that occur when the mixtures are subjected to drained triaxial tests. The magnitude and distribution of stress fluctuations are related to the changes in the microstructure of the ensemble. Bi-disperse granular mixtures of glass beads with a size ratio of 8.8, over the entire range of fines content F c (0% to 100%) were considered. The specimen were prepared using two standard specimen preparation techniques, dry deposition and moist tamping to recreate two distinct microstructures. It is found that in the under-filled regime where the stress transmission is mainly governed by the coarse particles, a significant increase in the magnitude of fluctuations is observed as the fines content, F c , increases, and on the contrary in the overfilled regime, where the load bearing structures are mainly made up of fines, fluctuations are found to decrease with further increase in F C which suggests that larger the interplay between coarse and fine particles, larger the fluctuations. Further investigation of these fluctuations in the context of critical avalanche dynamics or Self Organized Criticality (SOC) is performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».