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Enregistrement W3044631606 · doi:10.1080/08927022.2020.1791859

Molecular dynamics simulations of nanoindentation – the importance of force field choice on the predicted elastic modulus of FCC aluminum

2020· article· en· W3044631606 sur OpenAlexaff
Douglas Pratt, Liam S. Morrissey, Sam Nakhla

Notice bibliographique

RevueMolecular Simulation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesBombardier Transportation
Mots-clésNanoindentationReaxFFElastic modulusMaterials scienceMolecular dynamicsModulusForce field (fiction)IndentationYoung's modulusBulk modulusComposite materialComputational chemistryChemistryInteratomic potentialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular Dynamics (MD) was used to determine the accuracy of different force fields on predicting the elastic modulus of single crystal aluminum through nanoindentation tests. In this work, nanoindentation was performed using three different types of force fields (EAM, MEAM and ReaxFF) and the resulting elastic modulus was compared to the value obtained using elastic constants from standard small strain tensile simulations. When the predicted modulus of each force field was compared to the modulus via elastic constants, the ReaxFF resultant moduli were similar to that of nanoindentation, but for EAM and MEAM the two methods produced significantly different values. Therefore, even if a force field is parameterised for elastic modulus, it does not guarantee the force field will accurately predict the modulus from other procedures. As well, two different methods for calculating modulus from indentation curves were compared: The Hertz approximation and the Oliver and Pharr (O&P) method. For EAM and MEAM force fields, the Hertz method significantly under predicted modulus while the O&P method was in better agreement with the experimental modulus.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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