Uncovering avalanche sources via acceleration measurements
Notice bibliographique
Résumé
Avalanche sources describe rapid and local events that govern deformation processes in various materials. The fundamental differences between an avalanche source and its associated measured acoustic emission (AE) signal are encoded in the acoustic transfer function, which undesirably modifies the properties of the source. Consequently, information about the physical characteristics of avalanche sources is scarce and its exposure poses a great challenge. We introduce a novel experimental method based on acceleration measurements, which eliminates the effect of the transfer function and distills the avalanche source. Applying this method to deformation twinning in magnesium shows that the amplitudes and characteristic times of avalanche sources are unrelated by a clear physical law. Conversely, the amplitudes and durations of AE signals are related by a power law, which is attributed to the transfer function. Using our method, we identify and compute a new feature of avalanche sources, which is directly linked to the growth rate of the twinned volume. This feature displays a power-law distribution, implying an unpredicted behavior at dynamic criticality. Simultaneously, the characteristic times of avalanche sources possess an intrinsic upper bound, indicating a predicted limit that relates to the underlying physical process of twinning. Avalanche events emerge in the mechanical deformation of numerous materials. However, the avalanche sources that give rise to those ubiquitous events have remained unexplored until now. Here, the authors uncover the source functions, providing insights into the dynamics of the mechanical deformation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».