On local intrinsic dimensionality of deformation in complex materials
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new metric called s-LID based on the concept of Local Intrinsic Dimensionality to identify and quantify hierarchies of kinematic patterns in heterogeneous media. s-LID measures how outlying a grain's motion is relative to its s nearest neighbors in displacement state space. To demonstrate the merits of s-LID over the conventional measure of strain, we apply it to data on individual grain motions in a set of deforming granular materials. Several new insights into the evolution of failure are uncovered. First, s-LID reveals a hierarchy of concurrent deformation bands that prevails throughout loading history. These structures vary not only in relative dominance but also spatial and kinematic scales. Second, in the nascent stages of the pre-failure regime, s-LID uncovers a set of system-spanning, criss-crossing bands: microbands for small s and embryonic-shearbands at large s, with the former being dominant. At the opposite extreme, in the failure regime, fully formed shearbands at large s dominate over the microbands. The novel patterns uncovered from s-LID contradict the common belief of a causal sequence where a subset of microbands coalesce and/or grow to form shearbands. Instead, s-LID suggests that the deformation of the sample in the lead-up to failure is governed by a complex symbiosis among these different coexisting structures, which amplifies and promotes the progressive dominance of the embryonic-shearbands over microbands. Third, we probed this transition from the microband-dominated regime to the shearband-dominated regime by systematically suppressing grain rotations. We found particle rotation to be an essential enabler of the transition to the shearband-dominated regime. When grain rotations are completely suppressed, this transition is prevented: microbands and shearbands coexist in relative parity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».