יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

דירוג חלקלקות גרנולרית

Loading history and window geometry bound compact-state slip ranking during granular shear startup
חוקרים פיתחו שיטה לחיזוי חלקלקות גרנולרית באמצעות רשת נוירונית קומפקטית. המודל מבוסס על נתונים מ-36 מסלולים ונבדק על 18 מסלולים חדשים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.00124v1 Announce Type: cross 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 (represen
קרא במקור המקורי