Capturing the random mechanical behavior of granular materials: A comprehensive stochastic discrete element method study

离散元法 要素(刑法) 粒状材料 统计物理学 材料科学 计算机科学 复合材料 机械 物理 政治学 法学
作者
Deyun Liu,Meng‐Ze Lyu
出处
期刊:Geotechnique [ICE Publishing]
卷期号:: 1-35
标识
DOI:10.1680/jgeot.23.00467
摘要

This research pioneers a stochastic discrete element method (DEM) by integrating the probability density evolution method (PDEM), offering a novel approach to connect particle-scale property uncertainties, specifically inter-particle friction coefficient (μ) and particle shear modulus (G_p), with macroscale soil behavior. Through 1,100 DEM simulations, this study reveals that, for uniform particle size distribution, the uncertainty in μ substantially affects large strain soil behaviour, with its effect being associated with packing density and soil state. The uncertainty effect of μ remains pronounced at the critical state, while the packing density effect diminishes. Stress distribution appears insensitive to uncertainty of μ, rather suggesting a predominant influence of particle size distributions. In contrast, uncertainty effect of μ becomes negligible on small strain behaviour, demonstrating limited effect on small strain stiffness. Uncertainty in G_p presents limited effects on large strain behaviour, including stress ratios and dilatancy. At small strains, G_p shows a significant impact on stiffness, diverging from minimal influence identified for μ. This study presents a framework that integrates experimental techniques to study particle-scale uncertainty propagation, enhancing predictions of macro-scale soil behavior. This approach could be beneficial for precise multi-scale simulations, incorporating particle-level uncertainties in engineering-scale models, thus improving geotechnical practice predictability.
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