MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280604518 · doi:10.1142/s1758825122500417

An Improved Mechanism-Based Strain Gradient Plasticity Model and Its Application to Size Effect Under Complex Loading

2022· article· en· W4280604518 sur OpenAlexafffund
Leilei Zhao, Kecheng Zhou, Ding Tang, Huamiao Wang, Peidong Wu, Dayong Li, Yinghong Peng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNonlocal and gradient elasticity in micro/nano structures
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicroscale chemistryGrain sizeFinite element methodMaterials sciencePlasticityTorsion (gastropod)Work (physics)Structural engineeringComposite materialMechanicsMechanical engineeringMathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ingredient devices tend to be designed and fabricated with microscale, high accuracy, and complex geometry and are subjected to complex loading. Many experiments have proved that the size effect plays a significant role in designing and manufacturing an engineering component. This size effect is largely attributed to the grain size and the strain gradient. While the grain size effect was omitted in conventional strain gradient theories, an extended model that considers both effects of grain size and strain gradient has been proposed in the current work (denoted as GMSG). The proposed GMSG model has been implemented into the finite element method (denoted as GMSG-FEM) to investigate the size effect of copper wires under complex working conditions. The simulation results show that the hollow structure can improve the bearing capacity of the micro-wires under torsion. Among micro-wires with different cross-sections, the bearing capacity of the micro-wire with a circular section is the largest, followed by those with square and triangle sections. Complex loading also has an important influence on stress distribution. Based on the current study, it can be envisaged that the GMSG-FEM could be a useful tool in engineering applications where the size effect has to be considered.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Applied MechanicsMême sujetNonlocal and gradient elasticity in micro/nano structuresTravaux en français237 207