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Enregistrement W2248799071

Kibble-Zurek Mechanism in Microscopic Acoustic Cracking Noises

2015· article· en· W2248799071 sur OpenAlexaff
H. O. Ghaffari, Philip Benson, Kaiwen Xia, R. P. Young

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Physical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemPhysicsTraverseMechanicsPower lawShear (geology)Geology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fast evolution of microstructure is key to understanding crackling'' phenomena. It has been proposed that formation of a nonlinear zone around a moving crack tip controls the crack tip velocity. Progress in understanding the physics of this critical region has been limited by our lack of hard data describing the detailed physical processes that occur within. For the first time, we show that the signature of the non-linear elastic zone around a microscopic dynamic crack maps directly to generic phases of acoustic noises, supporting the formation of a strongly weak zone near the moving crack tips. We additionally show that the rate of traversing to non-linear zone controls the rate of weakening, i.e. speed of global rupture propagation. We measure the power-law dependence of nonlinear zone size on the traversing rate, and show that our observations are in agreement with the Kibble-Zurek mechanism (KZM). In addition, we illustrate that cracks exhibiting global rupture fronts with velocity faster than Rayleigh waves (i.e., super-shear rupture fronts) display a complex configuration of non-linear zone prior to the fast weakening phase.

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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,502

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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