Notice bibliographique
Résumé
High-speed imaging (up to 30,000 images/s) has been used to observe the behavior of pyramidshaped polycrystalline freshwater ice samples during crushing at –10oC in the lab. The ice contact zone consisted of an intact high-pressure central area surrounded by pulverized spall debris and partially refrozen melt. A sawtooth pattern was evident in the load record, similar to that observed in other ice crushing and indentation studies. Spalling behavior was responsible for the sequence of load drops in the sawtooth load pattern and has been discussed before. Here we report details of system vibration associated with spalling. Essentially the spalling events serve as impulses that excite resonant vibration in the ice/apparatus system. We furthermore observed that resonant lock-in occurs when the frequency of the spalling events is in the vicinity of the dominant resonant frequencies of the ice-apparatus system. Correlation of load and actuator displacement data and visual observations of spalling and slight flexures of the thick acrylic crushing platen, through which the ice behavior was observed, enabled the identification of resonant modes and lock-in onset. Lock-in was observed at the two apparent dominant resonances in the apparatus, i.e. roughly 350 Hz and 900 Hz. These resonances appear to be associated with the pump/actuator system (350 Hz) and a flexural resonant mode of the acrylic platen (900 Hz). Spalling frequency was generally higher at the beginning of the crushing tests, when the ice was less confined and more susceptible to fracture, and decreased with increasing confinement as the tests progressed. In tests where the nominal actuator speed was 40 mm/s the higher frequency lock-in mode was briefly observed at first, and a short time later lock-in occurred extensively at the lower frequency. These observations are relevant to resonance and lock-in behavior that has been observed in ice-structure interaction at larger scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».