Predictive performance of viscous potential functions for modeling strain rate sensitivity of soft materials
Notice bibliographique
Résumé
Constitutive models are crucial for predicting and optimizing complex material systems via numerical techniques such as the finite element method. In addition to large nonlinear elastic deformation, strain rate sensitivity is an intrinsic mechanical characteristic of soft materials, including elastomers, hydrogels, and biological tissues. Accurate mathematical formulations describing these mechanical characteristics ensure time and cost efficiency, reliability, and improved design performance. Several modeling approaches have been proposed in the literature. The external state variable approach is advantageous thanks to its relative ease in numerical implementation and satisfaction of the principles of thermodynamics. This study presents the predictive capabilities of three different forms of viscous potential functions over five soft materials, including polyvinyl alcohol hydrogel, optically clear adhesive, elastomeric polyurethane, very high bond 4910, and styrene-ethylene-butylene-styrene gel. Accuracy of the predictions was quantified using the coefficient of determination and the normalized mean absolute difference. Results demonstrated that a recently proposed viscous potential function, named model 3 in this study, is relatively accurate and versatile in describing the rate-dependent behavior of soft materials. The results presented herein help researchers and design engineers to select the right models, provide insights into existing limitations, and guide the development of improved and more versatile models.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».