Bioinspired Stochastic Design: Tough and Stiff Ceramic Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ceramics possess desirable stiffness, compressive strength, and thermal properties compared to alternative material classes. Despite this, the adoption of ceramics into advanced industries has been hindered by their inherent brittleness. Using a state‐of‐the‐art manufacturing platform, the authors incorporate disordered microstructural features inspired by those found in natural, impact‐resistant organisms using tessellated ceramic cells. To precisely mimic these natural patterns, a disorder parameter is introduced to modulate the stochasticity of the ceramic architectures. By modifying simple geometrical features such as cut depth and the disorder parameter, the energy absorption is dramatically improved, and the stiffness of the system can be tailored. It is found that the stochastic designs exhibit elevated damage tolerance, denoted by higher dynamic energy absorption (up to 330% for the 3rd impact) and stiffness (up to 200% for the 3rd impact) than both monolithic and perfectly hexagonal architectures. The results show a superior multi‐hit resistance owing to optimal cut depth and stochasticity which give access to extrinsic toughening mechanisms that can be influenced through design parameters. This highly‐scalable, digital manufacturing platform for creating numerically programmable architectures propels the automated production of intelligent, high‐performance, and tailorable ceramic systems for industrial applications in aerospace, protective devices, and medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».