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Enregistrement W4401219687 · doi:10.1002/pen.26891

Characterization of loading, relaxation, and recovery behaviors of high‐density polyethylene using a three‐branch spring‐dashpot model

2024· article· en· W4401219687 sur OpenAlexafffund
Furui Shi, P.‐Y. Ben Jar

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésHigh-density polyethyleneMaterials scienceStress relaxationConsistency (knowledge bases)Deformation (meteorology)Stress (linguistics)Relaxation (psychology)Range (aeronautics)Spring (device)MechanicsDrop testTest dataPolyethyleneStructural engineeringComposite materialComputer scienceMathematicsPhysicsEngineeringCreepGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents an analysis of the stress evolution of high‐density polyethylene (HDPE) at loading, relaxation, and recovery stages in a multi‐relaxation‐recovery (RR) test. The analysis is based on a three‐branch spring‐dashpot model that uses the Eyring's law to govern the viscous behavior. The spring‐dashpot model comprises two viscous branches to represent the short‐ and long‐term time‐dependent stress responses to deformation, and a quasi‐static branch to represent the time‐independent stress response. A fast numerical analysis framework based on genetic algorithms was developed to determine values for the model parameters so that the difference between the simulation and the experimental data could be less than 0.08 MPa. Using this approach, values of the model parameters were determined as functions of deformation and time so that the model can simulate the stress response at loading, relaxation, and recovery stages of the RR test. The simulation also generated 10 sets of model parameter values to examine their consistency. The study concludes that the three‐branch model can serve as a suitable tool for analyzing the mechanical properties of HDPE, and values for the model parameters can potentially be used to characterize the difference among PEs for their mechanical performance. Highlights Developed computer programs to determine parameter values automatically. Explained the unusual stress drop during stress recovery after unloading. Evaluated the statistical range of the parameter values for the good fitting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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