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Enregistrement W2801362417 · doi:10.3390/cryst8050195

A Phononic Crystal-Based High Frequency Rheometer

2018· article· en· W2801362417 sur OpenAlexaff
Maxime Lanoy, Alice Bretagne, Valentin Leroy, Arnaud Tourin

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesÉcole Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de ParisAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceShear modulusRheometerElastomerDynamic mechanical analysisComposite materialModulusPolydimethylsiloxaneLow frequencyDynamic modulusRheologyEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic Mechanical Analysis (DMA) allows for the measurement of the complex shear modulus of an elastomer. Measurements at frequencies above the frequency range of the device can be reached thanks to the Time–Temperature Equivalence principle. Yet, frequencies higher than a few kHz are not attainable. Here, we propose a method exploiting the physics of bubble phononic crystals to measure the complex shear modulus at frequencies of a few tens of kHz. The idea is to fabricate a phononic crystal by creating a period arrangement of bubbles in the elastomer of interest, here PolyDiMethylSiloxane (PDMS), and to measure its transmission against frequency. Fitting the results with an analytic model provides both the loss and storage moduli. Physically, the shear storage modulus drives the position of the dip observed in transmission while the loss modulus controls the damping, and thus the level of transmission. Using this method, we are able to compare the high-frequency rheological properties of two commercial PDMS and to monitor the ageing 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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