The hierarchical structure of seashells optimized to resist mechanical threats
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of mollusks grow a hard shell for protection. Typical seashells are composed of two distinct layers, with an outer layer made of calcite, which is a hard but brittle material, and an inner layer made of a tough and ductile material called nacre. Nacre is a biocomposite material that consists of more than 95% of tablet-shaped aragonite, CaCO 3, and a soft organic material as the matrix. Although the brittle ceramic aragonite constitutes a high volume fraction of nacre, its mechanical properties are found to be surprisingly higher than those of its constituents. Calcite and nacre, two materials with distinct structures and properties, are believed to be arranged in an optimal fashion to defeat attacks from predators. This paper aims at capturing the design rules of a gastropod seashell by using multiscale modeling and optimization techniques. A two-layer finite element model of the seashell was developed to include shell geometry at the macroscale, whereas nacre material properties were modeled at the microscale. A representative volume element of the microstructure of nacre was used to formulate a closed-form expression of the elastic modulus of nacre, and a multiaxial failure criterion as a function of the key dimensions of the microstructure. Using the seashell model, the maximum load that the shell can carry at its apex was obtained and different failure modes were introduced. The results from optimization suggested that the natural seashell is optimally designed for resisting penetrations. Furthermore, experiments were performed on an actual shell of abalone to validate the results obtained from simulations and gain insight into the way that the shell fails under sharp penetration. Optimization and experimental results revealed that the shell shows its best performance when two modes of failure coincide within the structure.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».