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Enregistrement W1964718104 · doi:10.1088/0953-8984/21/46/463101

Fracture in glassy polymers: a molecular modeling perspective

2009· article· en· W1964718104 sur OpenAlexaff
Jörg Rottler

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Condensed Matter · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrazingMaterials sciencePolymerCreepAmorphous solidStrain hardening exponentPlasticityDeformation (meteorology)Shear (geology)Composite materialContext (archaeology)Hardening (computing)ToughnessStrain rateFracture toughnessCrystallographyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 25 years, molecular modeling and simulations have provided important insights into the physics of deformation and fracture of glassy polymers. This review presents an overview of key results discussed in the context of experimentally observed polymer behavior. Both atomistic and coarse-grained polymer models have been used in different deformation protocols to study elastic properties, shear yielding, creep, physical aging, strain hardening and crazing. Simulations reproduce most of the macroscopic features of plasticity in polymer glasses such as stress-strain relations and creep response, and reveal information about the underlying atomistic processes. Trends of the shear yield stress with loading conditions, temperature and strain rate, and the atomistic dynamics under load have been systematically explored. Most polymers undergo physical aging, which leads to a history-dependent mechanical response. Simulations of strain hardening and crazing demonstrate the nature of polymer entanglements in the glassy state and the role of local plasticity and provide insight into the origin of fracture toughness of amorphous polymers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations93
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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