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Enregistrement W2154003803 · doi:10.1002/nme.2745

A continuum‐to‐atomistic bridging domain method for composite lattices

2009· article· en· W2154003803 sur OpenAlexaff
Mei Xu, Robert Gracie, Ted Belytschko

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeOffice of Naval Research
Mots-clésBridging (networking)Lagrange multiplierCompatibility (geochemistry)Lattice (music)Domain decomposition methodsDisplacement fieldComposite numberStatistical physicsInternal energyCoupling (piping)PhysicsMathematicsFinite element methodClassical mechanicsMathematical analysisComputer scienceMaterials scienceAlgorithmQuantum mechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The bridging domain method is an overlapping domain decomposition approach for coupling finite element continuum models and molecular mechanics models. In this method, the total energy is decomposed into atomistic and continuum parts by complementary weight functions applied to each part of the energy in the coupling domain. To enforce compatibility, the motions of the coupled atoms are constrained by the continuum displacement field using Lagrange multipliers. For composite lattices, this approach is suboptimal because the internal modes of the lattice are suppressed by the homogeneous continuum displacement field in the coupling region. To overcome this difficulty, we present a relaxed bridging domain method. In this method, the atom set is divided into primary and secondary atoms; the relative motions between them are often called the internal modes. Only the primary atoms are constrained in the coupling region, which succeed in allowing these internal modes to fully relax. Several one‐ and two‐dimensional examples are presented, which demonstrate improved accuracy over the standard bridging domain method. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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