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Enregistrement W3165379305 · doi:10.1002/mame.202100165

Universal Strain‐Life Curve Exponents for Thermoplastics and Elastomers under Tension‐Tension and Torsion

2021· article· en· W3165379305 sur OpenAlexafffund
Valerian Hirschberg, Lorenz Faust, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceBrittlenessTorsion (gastropod)AmplitudeExponentComposite materialElastomerPower lawMathematicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fatigue behavior of 28 amorphous and semi‐crystalline thermoplastic polymers and elastomers is tested under strain controlled sinusoidal tension‐tension (TT) and torsion (T) at room temperature and analyzed via strain‐life (total strain amplitude versus fatigue lifetime) and crack propagation rate versus total strain amplitude curves, analogous to Paris’ law. Investigating fatigue is extremely time‐ and resources consuming, so universal relationships between the exponents of the strain‐life power‐law and material properties are of high importance. For a brittle failure mechanism (I), the strain‐life curves are found to have fixed exponents of BTT,I = −0.27 and BT,I = −0.22, respectively, while the crack propagation versus strain amplitude in TT has an exponent of mda/dN,I = 4. For ductile failure (II), fixed strain‐life curve exponents in TT of BTT,II = −0.35 and in torsion of BT,II = −0.48 with mda/dN,II = 2.8 are obtained. In torsion, most semi‐crystalline polymers show brittle and ductile failure depending on the applied strain amplitude, so the strain‐life curve exponent changes accordingly. The universal exponents for strain‐life and crack growth‐strain amplitude curves offer a significant simplification to rapidly estimate, predict, and simulate the fatigue behavior of polymers.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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