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Enregistrement W1974756783 · doi:10.1039/c4sm02501f

Wrinkling and folding of thin films by viscous stress

2014· article· en· W1974756783 sur OpenAlexfundno aff
Sourav Chatterjee, Christina Mcdonald, Jiani Niu, Sachin Velankar, Peng Wang, Rui Huang

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésWrinkleBucklingMaterials scienceWavelengthComposite materialViscoelasticityStress (linguistics)Viscous liquidNatural rubberMechanicsPolymerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the buckling of a thin elastic film floating on a viscous liquid layer which is itself supported on a prestretched rubber sheet. Releasing the prestretch in the rubber induces a viscous stress in the liquid, which in turn induces a compressive stress in the elastic film, leading to buckling. Unlike many previous studies on wrinkling of floating films, the buckling process in the present study is dominated by viscous effects whereas gravitational effects are negligible. An approximate shear lag model predicts the evolution of the stress profile in the unbuckled film that depends on three parameters: the rate at which the prestretch is released, the thickness of the liquid layer, and the length of the elastic film. A linear perturbation analysis is developed to predict the wavelength of wrinkles. Numerical simulations are conducted to predict nonlinear evolution of the wrinkle wavelength and amplitude. Experiments using elastic polymer films and viscous polymer liquids show trends that are qualitatively consistent with the predictions although quantitatively, the experimentally-observed wrinkle wavelengths are longer than predicted. Although this article is focused only on small-strain wrinkling behavior, we show that application of large nominal strains (on the order of 100%) leads to sharply localized folds. Thus this approach may be useful for developing buckled features with high aspect ratio on surfaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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