Wrinkles in Polytetrafluoroethylene on Polystyrene: Persistence Lengths and the Effect of Nanoinclusions
Notice bibliographique
Résumé
We characterize wrinkling on the surfaces of prestrained polystyrene sheets coated with thin polytetrafluoroethylene skins using a combination of mechanical strain measurements and 3D finite element simulations. The simulations show that wrinkle wavelength increases with skin thickness, in agreement with a well-known continuum model and recent experiments. The wrinkle amplitudes also increase with strain. Nanoinclusions, such as holes and patterned lines, influence wrinkle patterns over limited distances, and these distances are shown to scale with the wrinkle wavelengths. Good agreement between experimental and simulated influence distances is observed. The inclusions provide strain relief, and they behave as if they are attracting adjacent material when the sheets are under strain. The wrinkles have stiffnesses in much the same way as do polymers (but at different length scales), a property that is quantified for polymers using persistence lengths. We show that the concept of persistence length can be useful in characterizing the wrinkle properties that we have observed. However, the calculated persistence lengths do not vary systematically with thickness and strain, as interactions between neighboring wrinkles produce confinement that is analogous to the kinetic confinement of polymers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».