論文の概要: Evaluation of particle motions in stabilized specimens of transparent sand using deep learning segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02939v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 12:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 18:02:19.139717
• Title: Evaluation of particle motions in stabilized specimens of transparent sand using deep learning segmentation
• Title（参考訳）: 深層学習セグメンテーションを用いた透明砂の安定試料中の粒子運動の評価
• Authors: David Marx, Krishna Kumar and Jorge Zornberg
• Abstract要約: ジオグリッドシミュレーションで安定化した透明砂上での粒子の回転と変位を3軸試験で測定した。 Cellpose U-Netモデルは、もともと生物細胞をセグメント化するために開発されたもので、融合した石英粒子のイメージをセグメント化するために訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Individual particle rotation and displacement were measured in triaxial tests on transparent sand stabilized with geogrid simulants. The Cellpose U-Net model, originally developed to segment biological cells, was trained to segment images of fused quartz particles. The Score-CAM metric from the field of Explainable AI was used to validate the application of Cellpose to segment particles of fused quartz. These segmented particles were characterized in terms of Fourier shape descriptors and tracked across images. The measured particle displacements in the monotonic triaxial tests correlated with displacement fields from Digital Image Correlation (DIC). In contrast to DIC, the new technique also allows for the measurement of individual particle rotation. The particle rotation measurements were found to be repeatable across different specimens. A state boundary line between probable and improbable particle motions could be identified for a given test based on the measured particle displacements and rotations. The size of the zone of probable motions was used to quantify the effectiveness of the stabilizing inclusions. The results of repeated load tests revealed that the honeycomb inclusions used stabilized the specimens by reducing both particle displacements and rotations.
• Abstract（参考訳）: ジオグリッドシミュレーションで安定化した透明砂上での粒子の回転と変位を3軸試験で測定した。 cellpose u-netモデルはもともと生物細胞をセグメンテーションするために開発されたもので、融合した石英粒子のイメージをセグメンテーションするように訓練された。 説明可能なaiの分野のスコアカムメトリックは、セルポッセの融解石英の粒子セグメントへの応用を検証するために用いられた。 これらのセグメンテーション粒子はフーリエ形状記述子で特徴づけられ、画像にわたって追跡された。 単調三軸試験における粒子の変位はデジタル画像相関(DIC)の変位場と相関した。 DICとは対照的に、新しい手法では個々の粒子の回転を測定することもできる。 粒子回転の測定は異なる試料間で繰り返し可能であることが判明した。 測定された粒子変位と回転に基づいて, 粒子運動と不動粒子運動の状態境界線を所定の試験で同定することができた。 確率運動のゾーンのサイズは、安定化包有物の有効性を定量化するために用いられた。 繰り返し負荷試験の結果, ハニカム包有物は粒子の変位と回転を減少させることで試料を安定化させた。

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