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Enregistrement W2093031934 · doi:10.1109/elnano.2014.6873951

Nanostructures with shape memory effect: Modelling coupled dynamics

2014· article· en· W2093031934 sur OpenAlexafffund
R. Dhote, Jean W. Zu, Roderick Melnik, Ali Sebetci, Héctor Gómez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesXunta de GaliciaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésShape-memory alloySMA*MicrostructureNanostructureMaterials scienceIsogeometric analysisPhase (matter)Field (mathematics)Partial differential equationMechanicsStatistical physicsComputer scienceNanotechnologyPhysicsComposite materialMathematical analysisFinite element methodMathematicsAlgorithmThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this contribution we apply a phase-field (PF) modeling approach for the analysis of properties of shape-memory alloy (SMA) nanostructures, focusing on their complex microstructures and thermo-mechanical behavior. We have developed a model that includes domain walls, treated as a diffuse interface, which leads to a fourth-order differential equation in a strain based order parameter PF model. Arising numerical challenges have been overcome based on the isogeometric analysis (IGA). Microstructure evolutions for different geometries of SMA nanostructures under temperature-induced phase transformations have been studied and some typical examples are presented here.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,403

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,151 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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