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Enregistrement W4367627784 · doi:10.3390/sym15051004

Fluctuating Flexoelectric Membranes in Asymmetric Viscoelastic Media: Power Spectrum through Mechanical Network and Transfer Function Models

2023· article· en· W4367627784 sur OpenAlexafffund
E. E. Herrera‐Valencia, Alejandro D. Rey

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoCompute CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésViscoelasticityRheologyMechanicsAsymmetryRigidity (electromagnetism)Materials scienceWork (physics)Elasticity (physics)Flow (mathematics)MembraneClassical mechanicsPhysicsComposite materialThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexoelectric liquid crystalline membranes immersed in asymmetric viscoelastic media is a material system model with physiological applications such as outer hair cells (OHCs), where membrane oscillations generate bulk flow. Motivated by this physiological process, here we extend our previous work by characterizing the force transmission output of our model in addition to viscoelastic fluid flow, since solid–fluid interactions are an essential feature of confined physiological flow and flow in immersed elastic structures. In this work, the rigidity of the confinement results in a passive force reception, while more complete solid–fluid interactions will be considered in the future. A significant contribution of this work is a new asymmetry linear viscoelastic electro-rheological model and the obtained implicit relation between force transmission and flow generation and how this relation is modulated by electric field frequency and the material properties of the device. Maximal force and flow are found at resonant frequencies of asymmetry viscoelastic bulk phases, flexoelectric and dispersion mechanisms through the elastic and Womersley numbers.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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