The application of digital image techniques to determine the large stress–strain behaviors of soft materials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the mechanical properties of soft materials such as stress–strain behavior over a large deformation domain is essential for both mechanical and biological applications. Conventional measurement methods have limited access to these properties because of the difficulties in accurately measuring large deformations of soft materials. In this study, we optimized digital image correlation (DIC) method to measure the large‐strain deformations by considering referencing scheme and frame rate. The optimized DIC was utilized to estimate strain in characterizing the stress–strain behavior of a polydimethylsiloxane (PDMS) elastomer as a model soft material. A series of comparative experimental studies and finite element analysis were performed; they indicated the advantages of optimized DIC over conventional methods such as robustness to slip, insensitivity to boundary conditions, and the ability to yield consistent and reliable results. These advantages enabled the optimized DIC to perform an in‐depth analysis of the behavior of soft materials at large strain domain. An empirical constitutive equation to describe the large stress–strain behavior of PDMS was proposed and verified by finite element simulations that show excellent agreements with experimental results. POLYM. ENG. SCI., 2011. © 2011 Society of Plastics Engineers
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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