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Enregistrement W2752043982 · doi:10.1080/14786435.2017.1369192

Void growth via atomistic simulation: will the formation of shear loops still grow a void under different thermo-mechanical constraints?

2017· article· en· W2752043982 sur OpenAlexafffund
Yi Cui, Zengtao Chen

Notice bibliographique

RevueThe Philosophical Magazine A Journal of Theoretical Experimental and Applied Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaWestern Canada Research Grid
Mots-clésVoid (composites)Shear (geology)Materials scienceThe VoidMechanicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular dynamics (MD) simulations under different mechanical and thermal constraints are carried out with a nanovoid embedded inside a single-crystal, face-centred-cubic copper. The dislocation emission angles measured from MD plots under 0.1 K, uniaxial-strain simulation are in line with the theoretical model. The dislocation density calculated from simulation is qualitatively consistent with the experimental measurement in terms of a saturation feature. The ‘relatively farthest-travelled’ atoms are employed to reflect the correlation between the dislocation structure and the void growth. At a smaller scale, the incomplete shear dislocation loops on the slip plane contribute to the local material transport. At a larger scale, the dislocation structures formed by those incomplete shear loops further facilitate the growth of nanovoid. Compared to the uniaxial-strain case, the void growth under the uniaxial-stress is very limited. The uniaxial-strain loading results in an octahedron void shape. The uniaxial-stress loading turns the nanovoid into a prolate ellipsoid along the loading direction. In the simulation, the largest specimen contains 12 million atoms and the lowest strain rate applied is 2 × 106 s−1. Under all the different thermomechanical constraints concerned, the formation of incomplete shear dislocation loops are found capable of growing the void.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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