Analysis of Fatigue Crack Nucleation in Double-Network Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogel-based devices commonly have a high demand for material durability when subjected to prolonged or cyclic loads. To extend their service life, it is crucial to have a deep understanding of the fatigue mechanisms of hydrogels. It is well-known that double-network (DN) hydrogels are characterized by high strength and toughness and are thus recognized as a promising candidate under load-bearing conditions. However, the existing studies in the literature mainly focus on their resistant capability to fatigue crack growth, while the underlying mechanisms of fatigue crack nucleation are still inconclusive. This work aims to bridge this knowledge gap by formulating a fatigue life predictor for DN hydrogels within the framework of configurational mechanics to elucidate the underlying mechanisms governing fatigue crack nucleation. The fatigue life predictor for DN hydrogels is derived from the configurational stress by incorporating the corresponding constitutive models and the thermodynamic evolution laws for microdamage mechanisms and material viscoelasticity. With the developed fatigue predictor, the effect of the microdamage mechanism on fatigue is elucidated, i.e., the internal damage of the sacrificial network can improve the fatigue life of DN hydrogels. The fatigue life predictor is also adopted to evaluate the effects of some other factors on the fatigue crack nucleation, such as the loading rate, pre-stretching treatment, and water diffusion, identifying feasible loading profiles that could improve material durability. Overall, the theoretical framework and the modeling results in this work are expected to shed light on unveiling the fatigue mechanisms of DN hydrogels and advance the design of hydrogel-based devices.
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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 | 0,001 |
| 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 ».