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Enregistrement W4403668168 · doi:10.1016/j.ijsolstr.2024.113106

An investigation of rapid surface melting in nanowires

2024· article· en· W4403668168 sur OpenAlexaff
Benhour Amirian, Kaan Inal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Solids and Structures · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanowireMaterials scienceSurface (topology)Composite materialNanotechnologyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation into virtual melting phenomena in nanowires holds significant relevance owing to its profound impact on material durability under extreme loading conditions. Thus, the exploration of this pivotal plastic deformation mechanism is undertaken utilizing the phase-field methodology. Employing a monolithic solver, we solve the coupled highly nonlinear time-dependent Ginzburg–Landau equation and dynamic elasticity equation. Our analysis encompasses the consideration of surface tension stress in conjunction with a coherent solid–liquid interface subjected to uniaxial transformation strain, thereby unveiling intriguing facets of melting phenomena. The investigation delves into the influence of transformation strain, kinetic coefficient, and temperature on the thickness of the solid–liquid interface and its corresponding velocity. This analysis is conducted through meticulous comparison with existing experimental data and molecular dynamics simulation. Moreover, employing the phase-field method yields precise descriptions of the system kinetics, capturing virtual melting phenomena in both pristine and flawed nanowire configurations. • Explores virtual melting in aluminum (Al) nanowires under high-pressure deviatoric stresses. • Dyhamic phase-field modeling of rapid thermomechanical melting to predict extremely large driving forces. • Developed an extensible monolithically-solved open-source finite element solver for melting under shock loading.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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