Dynamic strength, particle deformation, and fracture within fluids with impact-activated microstructures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of material strength within several dense particle suspensions impacted by a projectile is investigated and shown to be strongly dependent on the particle material in suspension. For stronger particles, such as silicon carbide, the shear strength of the fluid is shown to increase with the ballistic impact strength. For weaker particles, such as silica, the shear strength of the suspension is found to be independent of impact strength in this dynamic range of tests. A soft-capture technique is employed to collect ejecta samples of a silica-based shear thickening fluid, following a ballistic impact and penetration event. Ejecta samples that were collected from impacts at three different velocities are observed and compared to the benchmark particles using a Scanning Electron Microscope. The images show evidence of fractured and deformed silica particles recovered among the nominally 1 μm diameter monodisperse spheres. There is also evidence of particle fragments that appear to be the result of interparticle grinding. The trends observed in the shear strength estimates are interpreted with regards to the particle damage seen in the ejecta recovery experiments to develop a concept of the impact response of these fluids. The results suggest that particle slip through deformation is likely the dominant factor in limiting the transient impact strength of these fluids. Particularly, particle strength is important in the formation and collapse of dynamically jammed particle contact networks in the penetration process.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle