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Enregistrement W2799823324 · doi:10.1002/admi.201800272

Benefit of Backing‐Layer Compliance in Fibrillar Adhesive Patches—Resistance to Peel Propagation in the Presence of Interfacial Misalignment

2018· article· en· W2799823324 sur OpenAlexaff
Jamie A. Booth, Mattia Bacca, Robert M. McMeeking, Kimberly L. Foster

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAdhesiveLayer (electronics)AdhesionFibrilDeformation (meteorology)Biophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Investigations of backing‐layer effects in bioinspired fibrillar adhesives have shown that increased compliance is detrimental to the strength of fibril arrays under normal loading due to an increase in severity of a circumferential load concentration. In this work, the impact of misalignment on the performance of fibrillar adhesive patches contacting smooth flat surfaces is examined, demonstrating that the conditions for circumferential detachment are extremely limited. For an array of fibrils on a backing layer of varying thickness, normal adhesion tests are performed against a flat surface that maintains a fixed angle of misalignment with respect to the adhesive surface. In the aligned state the detachment is circumferential and the detachment force is highest for the thinnest, least compliant backing layer. However, for misalignment angles on the order of just 0.1°, peel‐like detachments are observed. The thickest backing layer, being 210% more compliant than the thinnest, yields a 43% increase in the adhesive strength at a misalignment angle of 0.4°. This suggests that out‐with conditions of precise alignment, backing‐layer compliance is beneficial to strength under normal loading. A mechanical model is presented, revealing the mechanism behind enhanced resistance to peel propagation is deformation of the backing layer at the detachment front which reduces differential stretching of fibrils.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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