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Enregistrement W7108081295 · doi:10.1051/epjconf/202534007001

Liquefaction of crushable granular media: A multiscale numerical analysis

2025· article· en· W7108081295 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionGranular materialShear (geology)Fragmentation (computing)Smoothed-particle hydrodynamicsMicrostructureMicromechanicsNumerical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding liquefaction—the loss of shear resistance in granular materials under constantvolume shearing—is crucial for preventing landslides and geotechnical failures. This phenomenon typically occurs in water-saturated media during rapid undrained loading, such as seismic shocks. Liquefaction potential decreases with higher solid fraction and particle size polydispersity, but evolves if particle fragmentation occurs. We investigate the mechanics and microstructure of crushable, liquefiable granular materials through 2D undrained shear simulations. Results show that higher solid fractions and stronger particles delay liquefaction. Mechanical instabilities manifest as sharp drops in mean and deviatoric stresses, leading to resistance loss and fluid-like behavior. The redundancy number strongly correlates with shear resistance and contact network stability. At high solid fractions, grading upon fragmentation asymptotically approaches an ultimate state while maintaining stability. In contrast, looser samples exhibit earlier liquefaction, with fragmentation depending on particle strength. These findings highlight the critical role of particle strength in either mitigating or intensifying liquefaction.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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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