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Enregistrement W2318266599 · doi:10.1103/physreve.85.021401

Formation of a disordered solid via a shock-induced transition in a dense particle suspension

2012· article· en· W2318266599 sur OpenAlexaff
Oren E. Petel, David L. Frost, Andrew Higgins, Simon Ouellet

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressibilityMesoscopic physicsMaterials scienceVolume fractionSuspension (topology)Atomic packing factorJammingShock (circulatory)Hard spheresMechanicsPhase (matter)Particle (ecology)Phase transitionShock waveStatistical physicsThermodynamicsCondensed matter physicsPhysicsComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shock wave propagation in multiphase media is typically dominated by the relative compressibility of the two components of the mixture. The difference in the compressibility of the components results in a shock-induced variation in the effective volume fraction of the suspension tending toward the random-close-packing limit for the system, and a disordered solid can take form within the suspension. The present study uses a Hugoniot-based model to demonstrate this variation in the volume fraction of the solid phase as well as a simple hard-sphere model to investigate the formation of disordered structures within uniaxially compressed model suspensions. Both models are discussed in terms of available experimental plate impact data in dense suspensions. Through coordination number statistics of the mesoscopic hard-sphere model, comparisons are made with the trends of the experimental pressure-volume fraction relationship to illustrate the role of these disordered structures in the bulk properties of the suspensions. A criterion for the dynamic stiffening of suspensions under high-rate dynamic loading is suggested as an analog to quasi-static jamming based on the results of the simulations.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,223

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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