Temperature‐Driven Topological Transformations in Prestressed Cellular Metamaterials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stimuli‐responsive materials are able to alter their physicochemical properties, e.g., shape, color, or stiffness, upon exposure to an external trigger, e.g., heat, light, or humidity, exhibiting environmental adaptability. Their capacity to undergo shape reconfiguration, pattern transformation, and property modulation enables multifunctionality. In this work, two strategies are harnessed, i.e., prestressed assembly and temperature‐dependent stiffness reversal, to introduce a class of temperature‐responsive metamaterials capable of undergoing topological transformations, endowing them with smart functionality. Through a combination of mechanics theory, numerical simulations, and thermomechanical experiments, the physical mechanisms underlying the temperature‐triggered topological transformations leading to pattern switches are first elucidated, and then the insights are leveraged to demonstrate tunable bandgaps and robotic capturers. These findings reveal the attainment of giant negative and positive values of coefficient of thermal expansion, accompanied by isotropic expansion and shrinkage under thermal actuation within a fairly rapid timeframe, below 6 s. The strategy here presented is versatile as it relies on a pair of off‐the‐shelf 3D printable materials, can be up‐ and down‐scaled, and can also be realized through other physical stimuli, e.g., light and moisture, paving the way for use in multifunctional applications, including stimulus‐triggered morphing devices, autonomous sensors and actuators, and reconfigurable soft robots.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».