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Enregistrement W2288916761 · doi:10.1142/s1758825116500125

Temperature Effect on Dynamic Behaviors of Cis-Polyisoprene Chain

2016· article· en· W2288916761 sur OpenAlexfundno aff
Weipeng Hu, Zichen Deng, Tingting Yin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Mechanics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of SurreyUniversity of British ColumbiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChain (unit)Symplectic geometryGlass transitionBackflowGaussianFlow (mathematics)Statistical physicsMathematicsMaterials sciencePhysicsMechanicsComputer sciencePolymerMathematical analysisChemistryComputational chemistryMechanical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel structure-preserving method, named as stochastic generalized multi-symplectic method, is proposed to analyze the temperature effect on the dynamic characteristics hided in the motion of the cis-polyisoprene chain in this paper. Ignoring the dynamic backflow and the exhaust volume effect, the motion of the Gaussian chain in linear polymers can be described as the Langevin model, which can be written into the stochastic generalized multi-symplectic form. For this stochastic generalized multi-symplectic form, a box structure-preserving scheme is constructed to simulate the motion of the cis-polyisoprene chain. From the simulation results, the temperature effects on the dynamic behaviors around the glass transition temperature and the viscous flow temperature of cis-polyisoprene are investigated. The structure-preserving method for analyzing the temperature effect on the dynamic characteristics of the cis-polyisoprene chain presented in this paper proposes a new way to study some dynamic characteristics of complex fluid systems.

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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,394

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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