Effects of Friction and Spacing on the Collaborative Behavior of Domino Toppling
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by the high-speed camera experiments of YouTuber Destin Sandlin (SmarterEveryDay) [D. Sandlin, Dominoes – hardcore mode (2017), [Online; accessed 15-Jul-2021].] on the toppling speed of dominoes over different surfaces, we performed discrete-element simulations of this process, varying the spacing between adjacent and evenly spaced blocks (dominoes). We also varied the block-block and block-surface friction coefficients over a wide range of values to have a complete picture of the behavior of these cooperative, dissipative mechanical systems. We found that a steady wavefront speed v exists for a specific interval of spacings between dominoes and coefficients of friction. Surprisingly, while v is more affected by the domino-domino friction, the domino-surface friction determines whether or not toppling anomalies can appear and stop the wave. Finally, our observations led us to propose a scaling law that is able to predict v based on the domino configuration and friction coefficients, and to correctly reproduce experimental tests.Received 16 December 2021Revised 29 March 2022Accepted 26 April 2022Corrected 24 June 2022DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.17.064021© 2022 American Physical SocietyPhysics Subject Headings (PhySH)Research AreasClassical mechanicsFrictionScaling laws of complex systemsPhysical SystemsDynamical systemsFront propagationGeneral PhysicsNonlinear Dynamics
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».