Aspects on viscoelasticity modeling of HDPE using fractional derivatives: Interpolation procedures and efficient numerical scheme
Notice bibliographique
Résumé
© 2021 Taylor & Francis Group, LLC.Among the wide range of structural polymers currently available, this work deals with high-density polyethylene (HDPE). The typical viscoelastic behavior of this material is not trivial to model and has already been investigated by many authors. We employ the fractional Zener model to fit our experimental creep results of HDPE evaluated at different stress levels. This model produces fractional constitutive equations with excellent curve-fitting properties and fewer parameters to be identified in relation to traditional models. The results are compared with those ones provided by the application of the Prony series method. The first novelty of this paper is the application of the time-stress equivalence principle (TSEP), coupled to the fractional model, to estimate creep at intermediate stress levels, that in turn, were not measured experimentally but lie within the stress range used to calibrate the model. We compare the results provided by this method with those based on linear interpolation of the parameters. Although there is clear benefits requiring fewer parameters, fractional derivatives render costly computations due to their history memory. To cope with this, we propose a new algorithm, called GPE, which shows a compromise between enhanced efficiency and accuracy when compared with other proposals of the literature. These features are verified with simulations for simple functions, and a long term creep test with the fractional Zener model. The combined application of fractional derivatives, TSEP and the new GPE algorithm results in a novel efficient and effective alternative to account for the creep modeling of HDPE.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».