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Enregistrement W3124358871 · doi:10.1103/physreve.104.034603

Signatures of the spatial extent of plastic events in the yielding transition in amorphous solids

2021· article· en· W3124358871 sur OpenAlexafffund
Daniel J. Korchinski, Céline Ruscher, Jörg Rottler

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPlateau (mathematics)Amorphous solidPower lawScalingExponentStress (linguistics)PseudogapDrop (telecommunication)Materials sciencePhysicsMechanicsCondensed matter physicsMathematicsGeometryStatisticsChemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amorphous solids are yield stress materials that flow when a sufficient load is applied. Their flow consists of periods of elastic loading interrupted by rapid stress drops, or avalanches, coming from microscopic rearrangements known as shear transformations (STs). Here we show that the spatial extent of avalanches in a steadily sheared amorphous solid has a profound effect on the distribution of local residual stresses that in turn determines the stress drop statistics. As reported earlier, the most unstable sites are located in a flat "plateau" region that decreases with system size. While the entrance into the plateau is set by the lower cutoff of the mechanical noise produced by individual STs, the departure from the usually assumed power-law (pseudogap) form of the residual stress distribution comes from far field effects related to spatially extended rearrangements. Interestingly, we observe that the average residual stress of the weakest sites is located in an intermediate power-law regime between the pseudogap and the plateau regimes, whose exponent decreases with system size. Our findings imply a new scaling relation linking the exponents characterizing the avalanche size and residual stress distributions.

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 enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,204

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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