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Enregistrement W3214955163 · doi:10.1063/5.0069729

The Initiation of Shear Band Formation in Deformed Metallic Glasses from Soft Localized Domains

2021· article· en· W3214955163 sur OpenAlexafffund
Xinyi Wang, Hao Zhang, Jack F. Douglas

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceShear bandShear modulusShear (geology)Amorphous solidInstabilityAmorphous metalModulusStiffnessCondensed matter physicsComposite materialMechanicsPhysicsCrystallographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been thought that shear band (SB) formation in amorphous solids initiates from relatively 'soft' regions in the material in which large-scale non-affine deformations become localized. The test of this hypothesis requires an effective means of identifying 'soft' regions and their evolution as the material is deformed to varying degrees, where the metric of 'softness' must also account for the effect of temperature on local material stiffness. We show that the mean square atomic displacement on a caging timescale <u2>, the 'Debye-Waller factor', provides a useful method for estimating the shear modulus of the entire material and, by extension, the material stiffness at an atomic scale. Based on this 'softness' metrology, we observe that SB formation indeed occurs through the strain-induced formation of localized soft regions in our deformed metallic glass free-standing films. Unexpectedly, the critical strain condition of SB formation occurs when the softness (<u2>) distribution within the emerging soft regions approaches that of the interfacial region in its undeformed state, initiating an instability with similarities to the transition to turbulence. Correspondingly, no SBs arise when the material is so thin that the entire material can be approximately described as being 'interfacial' in nature. We also quantify relaxation in the glass and the nature and origin of highly non-Gaussian particle displacements in the dynamically heterogeneous SB regions at times longer than the caging time.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,366

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,132 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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