論文の概要: Loading history and window geometry bound compact-state slip ranking during granular shear startup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.00124v1
• Date: Wed, 09 Sep 2026 16:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-05 14:48:16.377182
• Title: Loading history and window geometry bound compact-state slip ranking during granular shear startup
• Title（参考訳）: 粒状せん断起動時の負荷履歴と窓形状がコンパクト状態スリップランキングに及ぼす影響
• Abstract要約: 粒状スリップ予測は, 材料状態, 負荷進行, イベント中心サンプリングの幾何学を説明できる。 ストレス,圧力,コーディネーション,非アフィン運動,力ネットワークオブザーバのコンパクトなニューラルスコアを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Granular slip forecasting can conflate material state, loading progress, and the geometry of event-centered sampling. We separated these contributions in slowly sheared two-dimensional frictional disks using a compact neural score of stress, pressure, coordination, non-affine motion, and force-network observables. The model was developed on 36 trajectories and frozen efore testing on 18 new trajectories under two nested stress-drop definitions. Inspection of held-out results revealed post-event sampling asymmetry; recovery-aware analyses are therefore descriptive. With trajectories weighted equally, the compact score ranked near-slip windows above both prevalence and within-trajectory circular-phase controls under both definitions (representative average precision 0.310 versus prevalence 0.173; phase-null upper bound 0.257). Loading-history coordinates ranked more strongly, reaching 0.534 for causal elapsed strain. The recovery-aware rule retained 78.4\% of activity-gated events and preferentially selected longer preceding intervals; ranking by time since the previous catalogued event remained compatible with a count-conditioned geometry null. Compact observables thus contain temporally aligned slip information, but stronger loading-history baselines and window-geometry sensitivity bound that evidence. These startup data do not isolate a state-specific short-horizon precursor beyond loading history or support a renewal interpretation of elapsed-strain ranking.
• Abstract（参考訳）: 粒状スリップ予測は, 材料状態, 負荷進行, イベント中心サンプリングの幾何学を説明できる。 本研究では, 応力, 圧力, コーディネーション, 非アフィン運動, 力ネットワークオブザーバのコンパクトなニューラルスコアを用いて, 緩やかにせん断された2次元摩擦ディスクにこれらの寄与を分離した。 このモデルは36の軌道上で開発され、2つのネストされたストレス・ドロップ定義の下で18の新しい軌道上で凍結試験を行った。 留置結果の検査では, サンプリング後の非対称性がみられ, リカバリ・アウェア・アナリティクスは説明的であった。 トラジェクトリーの重み付けが等しく、コンパクトスコアは、両方の定義の下で、精度と軌道内円相制御のどちらよりも上位にランクインした(表現平均精度0.310対精度0.173、位相零上限0.257)。 ローディング・ヒストリーの座標はより強くランクされ、因果伸長ひずみに対して0.534に達した。 リカバリ対応のルールでは、78.4\%のアクティビティゲートイベントを保持し、優先的により長い先行インターバルが選択された。 コンパクトな観測物は、時間的に整列したスリップ情報を含むが、より強い積み込み履歴ベースラインとウィンドウ幾何学感度は、その証拠を束縛する。 これらのスタートアップデータは、ロード履歴以上の状態固有の短水平前駆体を分離したり、経過したストレインランキングの更新解釈をサポートしたりしない。

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