Indentation-driven machine learning approach for estimating rate-dependency in cohesive-frictional materials
Notice bibliographique
Résumé
The indentation technique offers an efficient, semi-destructive, and high-throughput approach for characterizing mechanical properties across various length scales. While extensively studied for metals and ceramics, its application to time- and pressure-sensitive materials, such as polymers, remains limited. For time-dependent materials, the strain rate sensitivity (SRS) of flow stress has been shown to correlate with the SRS of hardness, with a constraint factor governed by the hardness-to-effective elastic modulus ratio (H/E<sup>∗</sup>). This study introduces a finite element (FE)-based parametric study to investigate the relationship between the SRS of hardness and the SRS of flow stress in materials exhibiting both time-dependent and pressure-sensitive behavior, incorporating the parameter H/E<sup>∗</sup>. Finally, a neural network model is trained to predict the SRS of flow stress directly from the nano-indentation data, achieving an R<sup>2</sup> score of 0.91, an RMSE of approximately 0.04, and an MAE of around 0.03. The findings of this study provide an integrated data-driven and high-throughput framework for the accelerated characterization of materials.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».