A facile method to create continuum stochastic sheet-based cellular materials
Notice bibliographique
Résumé
While sheet-based lattices are both beautiful and advantageous from an engineering perspective they also present challenges in both design and production. Due to impressive mechanical and thermal properties, they should find application, but their usage is impeded by limited tools allowing them to be tailored. The interest in sheet-based lattices is driven, in part, by the emergence of additive manufacturing which allows them to be realised efficiently. Prior to this many of the exotic structures which are now easily producible were confined to description only by mathematical formula. In deploying sheet-based lattices it would be useful to have means to mimic the stochasticity observed in nature and engineer long range structures which do not suffer from discontinuities. In ‘assembling’ unit cells of different dimensions it is inevitable that the structure will not obey the mathematical definition of the lattice. Without remediation this can result in structures which cease to be useful as the discontinuities dominate performance. This is particularly challenging when seeking to create lattices with a degree of randomness or stochasticity. Here, a new method is proposed to create randomness in sheet-based lattices which makes use of power spectral density functions to describe any functional descriptor for a defined randomness profile. This allows structures to be manufactured which represent any randomness design intent. By exploiting the power spectral density function it is possible to limit the disparity between adjacent unit cells and as such unite disparate unit cells in a simple way and so overcoming marked discontinuities which will limit the performance of these lattice types.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».