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Enregistrement W3024005836 · doi:10.1115/1.4047178

Analytical and Experimental Study of Magnetomechanical Properties of Magnetic Porous PDMS Sponge Under Non-Uniform Magnetic Fields

2020· article· en· W3024005836 sur OpenAlexafffund
Ali Shademani, Mu Chiao

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Mechanics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMaterials sciencePolydimethylsiloxaneMagnetic fieldComposite materialPorosityCoupling (piping)Porous mediumCompression (physics)ElastomerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Magnetic elastomers (MEs) respond to an applied magnetic field through magnetomechanical coupling, where the mechanical properties of the MEs change with magnetic field strength. These phenomena have been mostly studied under homogenous magnetic fields due to the simplicity. In this work, the effects of the magnetic field gradient on the mechanical properties and the response of the MEs was examined. MEs are made by embedding carbonyl iron microparticles (CI) into a polydimethylsiloxane (PDMS) matrix, which is later rendered porous. The influence of the CI concentration was investigated by manipulating four different samples with CI/PDMS weight ratios of 0.2, 0.6, 1.0, and 1.4. An analytical method was proposed to further understand the interactions of the magnetic field gradient and the material’s response. The proposed theory was later verified with experimental results from compression tests in the presence of different magnetic fields. The proposed theoretical framework and experimental methods can be used to improve the design of MEs in the future.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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