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Enregistrement W7067251199

Mechanics of interfaces within biological and biomimetic materials

2014· dissertation· en· W7067251199 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesRéseau de Recherche en Santé Buccodentaire et OsseuseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésToughnessFracture mechanicsFracture toughnessFracture (geology)MicromechanicsDeformation (meteorology)Composite number
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nature, through millions of years, has evolved mechanically superior materials which have recently become a rich source of inspiration. Virtually all hard biological materials are composites where stiff, elongated inclusions are bound together through a soft polymeric “glue”. In some of these composites such as nacre and bone, the stiff component is a hard and stiff minerals (aragonite in nacre and hydroxyapatite in bone) forming mineral-polymer composite while for others, such as tendon and plant cell wall, a stiff and strong polymer (collagen in tendon and cellulose in plant cell wall) constitutes the inclusion part of the polymer-polymer composite. These building blocks are bonded by softer organic materials, and the overall properties of these natural materials are highly dependent on the properties of these “weaker” interfaces. While the mechanical properties and the role of inclusions are well studied and understood, there is far less work reported in literature on the mechanics and properties of weak biological interfaces, and their composition, structure and mechanics are poorly understood. In this study the mechanical properties of weak biological interfaces in mollusk nacre are measured and their mechanics of deformation and fracture is characterized. To this end, first, the fracture toughness of interfaces within three different types of nacre (namely top shell, pearl oyster, and red abalone) is, for the first time, determined through combing the result of chevron notch fracture test, micrographs obtained from scanning electron microscope, and linear elastic fracture mechanics concept. The results revealed that fracture toughness of polymeric interfaces within nacre is indeed extremely low, in the order of the toughness of the mineral inclusions. A novel experimental method called Rigid Double Cantilever Beam (RDCB) is developed to measure the fracture toughness of very soft polymeric and biological interfaces. The method not only determines the fracture toughness of interfaces but also yields their cohesive strength, extensibility and stiffness. The method is successfully implemented on three engineering adhesives, and their fracture toughness and cohesive law are reported. The RDCB test is also used to study the effect of substrate, and chemical treatment on the interfacial fracture toughness and cohesive properties of a biological adhesive fibrin network. An eight-chain based model is then proposed to elucidate the bell-shaped cohesive law of fibrin interfaces. The new method can be used to characterize the cohesive behavior of other important proteins such as bone osteopontin. Finally, an improved fracture mechanics based criterion is developed to predict the failure of biological and engineered staggered composites. The model captures the nonuniform distribution of shear stresses along the interfaces, and the resulting stress fields within the inclusions. The criterion can be applied for a wide array of material behavior at the interface and will lead to optimal designs for the interfaces, in order to harness the full potential of bio-inspired composites.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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