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Enregistrement W2965170752

Multiscale Wrinkling Patterns in Helicoidal Plywood Surfaces

2019· article· en· W2965170752 sur OpenAlexaff
Alejandro D. Rey, Ziheng Wang

Notice bibliographique

RevueStatPhys 27 Main Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnchoringCurvatureLiquid crystalSurface (topology)Orientation (vector space)Composite materialGeometryOpticsPhysicsMathematicsOptoelectronics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helicoidal plywoods are an ubiquitous biological fibrous composites structure found in collagen and cellulosic materials. These cholesteric liquid crystal analogues display the Bouligand architecture which is associated with bulk and surface multifunctionalities such as sensor/actuator and structural color , as well as optimized mechanical and tribological properties.    In this presentation, motivated and guided by biological surface topographies found in insects, plants, and fish scales, we present a model of surface pattern formation for chiral surfaces and reveal the elastic mechanisms that generate simple and complex wrinkling. Introducing the liquid crystal capillary vector we are able to efficiently map the relations between surface curvature, liquid crystal anchoring, chirality  and surface tension. Scaling laws of wrinkling amplitude and wave-length as a function of anchoring and chirality are derived. In the simplest case, a fiber orientation surface gradients generate a single scale harmonic whose amplitude is proportional to anchoring and whose wave-length is set by the orientation. We show how by manipulating the material property and fiber gradient space generates targeted patterns with desirable novel properties, such as low friction surfaces.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,745

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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