Evaluating Parameter Value Identification Methods for Modeling of Nonlinear Stress Relaxation in Polyethylene
Notice bibliographique
Résumé
Viscous properties play a major role in the time-dependent deformation behavior of polymers and have long been characterized using spring-dashpot models. However, such models face a bottleneck of having multiple sets of model parameter values that can all be used to simulate the same deformation behavior. As a result, these model parameters have not been widely used to quantify the viscous properties. In this study, a newly developed multi-relaxation-recovery test was used to obtain the variation in stress response to deformation of polyethylene (PE) and its pipes during relaxation, revealing the complexity of PE's nonlinear viscous stress response to deformation. Using a three-branch spring-dashpot model with two Eyring's dashpots, this study shows the possibility of determining the model parameter values using four different analysis methods, namely, the mode method, peak-point method, highest-frequency method, and best-five-fits method. Model parameter values from these methods are compared and discussed in this paper, to reach the conclusion that the best-five-fits method provides the most reliable and relatively unique set of model parameter values for characterizing the mechanical performance of PE and its pipes. The best-five-fits method is expected to enable the use of the model parameters to quantify PE's viscous properties so that PE's load-carrying performance can be properly characterized, even for long-term applications.
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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 | 0,003 | 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 ».