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Enregistrement W3044901750 · doi:10.1016/j.matdes.2020.108988

Strain rate dependent mechanical behavior of B. mori silk, A. assama silk, A. pernyi silk and A. ventricosus spider silk

2020· article· ceb· W3044901750 sur OpenAlexaff
Lan Cheng, Jiaxing Shao, Fang Wang, Zhi Li, Fangyin Dai

Notice bibliographique

RevueMaterials & Design · 2020
Typearticle
Langueceb
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesAgriculture Research System of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaChongqing Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésSILKMaterials scienceComposite materialWeibull distributionUltimate tensile strengthSpider silkStrain rateAntheraea pernyiWeibull modulusStrain (injury)Flexural strengthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the effect of strain rate on the mechanical behavior of B. mori silk, A. assama silk, A. pernyi silk and A. ventricosus spider silk were systematically investigated. Dynamic tensile tests were conducted for these natural silk fibers to obtain their mechanical properties under five strain rates. Tensile test results indicated that the stiffness, tensile strength , failure strain and rupture energy of A. ventricosus spider silk all increase with increasing strain rates. A. ventricosus spider silk was found to have the highest average Weibull modulus among these silk fibers, showing its excellent reliability. Then, based on Zener model and Weibull statistics , this study theoretically characterized and analyzed the influence of strain rate on their mechanical properties including stress-strain responses, tensile strengths, Weibull parameters, failure strains and rupture energies. Some insights that can be helpful for better understanding their strain rate dependent mechanical behavior were provided.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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