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Enregistrement W2952743748 · doi:10.48550/arxiv.1403.0421

Spatiotemporal correlations between plastic events in the shear flow of athermal amorphous solids

2014· preprint· en· W2952743748 sur OpenAlexaff
Alexandre Nicolas, Jean‐Louis Barrat

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShear (geology)IsotropyAmorphous solidMechanicsStatistical physicsAzimuthShear flowMaterials scienceRedistribution (election)Flow (mathematics)PhysicsChemistryOpticsCrystallographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The slow flow of amorphous solids exhibits striking heterogeneities: swift localised particle rearrangements take place in the midst of a more or less homogeneously deforming medium. Recently, experimental as well as numerical work has revealed spatial correlations between these flow heterogeneities. Here, we use molecular dynamics (MD) simulations to characterise the rearrangements and systematically probe their correlations both in time and in space. In particular, these correlations display a four-fold azimuthal symmetry characteristic of shear stress redistribution in an elastic medium and we unambiguously detect their increase in range with time. With increasing shear rate, correlations become shorter-ranged and more isotropic. In addition, we study a coarse-grained model motivated by the observed flow characteristics and challenge its predictions directly with the MD simulations. While the model captures both macroscopic and local properties rather satisfactorily, the agreement with respect to the spatiotemporal correlations is at most qualitative. The discrepancies provide important insight into relevant physics that is missing in all related coarse-grained models that have been developed for the flow of amorphous materials so far, namely the finite shear wave velocity and the impact of elastic heterogeneities on stress redistribution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,129 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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