Rubber Fatigue Revisited: A State-of-the-Art Review Expanding on Prior Works by Tee, Mars and Fatemi
Notice bibliographique
Résumé
Rubber materials can endure substantial deformation while avoiding permanent damage or rupture, making them highly suitable for applications in the automotive industry and other sectors, particularly for noise and vibration reduction. However, rubber experiences degradation over time as defects or cracks appear and propagate under fluctuating loads. Therefore, it is of critical importance to prevent the failure of rubber components during service. As highlighted in prior literature surveys by Tee et al. in 2018, Mars and Fatemi in 2002 and 2004, significant research has focused on the mechanics and analysis of rubber fatigue. This body of work has grown rapidly and continues to evolve. Therefore, this study aims to compile and analyze the vast body of recent research on rubber fatigue conducted over the last decade, supplementing the reviews by Tee et al. in 2018, Mars and Fatemi in 2002 and 2004. The gathered studies were analyzed to identify current trends and emerging research gaps in the fatigue study of rubber, including advanced composite rubber materials such as magnetorheological elastomers (MREs). This review emphasizes the analysis techniques and fatigue experiments available for fatigue life prediction in rubber materials, while illustrating their practical applications in engineering analyses through specific examples.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».