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集体变形模式促进纤维自...
在本节中，我们给出了简单（非随机）离散粒子模型与连续模型的参数之间的关系。前者有三个参数：两个弹簧常数 k 和 kc ，以及面积刚度 k area 。该模型的连续极限包括两个耦合的弹性片，分别对应于正文图 2 中的黄色和红色，我们分别用 ↑ 和 ↓ 符号表示。我们用剪切模量 µ 和泊松比 ν 表示每片的弹性。薄片之间的弹性耦合由耦合常数 κ c 参数化。这里我们根据 k 、 kc 和 k area 确定 µ 、 ν 和 κ c 。我们首先将离散粒子模型中单个三角弹簧网络的能量映射到连续模型中单个薄片的能量上。相应的连续薄片能量密度为
数字图像相关法用于增材制造 316L 薄壁变形模式的微观结构分析
在增材制造中，工艺参数直接影响材料的微观结构，从而影响所制造部件的机械性能。本文旨在通过在扫描电子显微镜 (SEM) 下结合高分辨率数字图像相关 (HR-DIC) 和电子背散射衍射 (EBSD) 图进行原位拉伸试验来表征局部微观结构响应，从而探索这种关系。所研究的样本是从通过定向能量沉积构建的双向打印单道厚度 316L 不锈钢壁中提取的。通过统计分析表征了晶粒的形态和晶体学纹理，并将其与该工艺的特定热流模式相关联。根据晶粒大小将其分为位于打印层内的大柱状晶粒和位于连续层之间界面的小等轴晶粒。原位拉伸实验的加载方向垂直于或沿打印方向进行，并展示不同的变形机制。对每个晶粒的平均变形的统计分析表明，对于沿构建方向的拉伸载荷，小晶粒的变形小于大晶粒。此外，HR-DIC 与 EBSD 图相结合显示，在没有单个或成簇的小晶粒的情况下，应变局部化位于层间界面处。对于沿打印方向的拉伸载荷，应变局部化存在
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。
通过缩小通道的确定性滚动和折叠膜
平坦的膜无处不在地变成自然界和人造世界中神秘的复杂形状。在复杂性背后，已连续发现清晰的确定性变形模式是基本应用规则，但仍未实现。在这里，我们破译了薄膜的两种元素变形模式，随着通过缩小的通道的流动滚动和折叠。我们验证这两种模式将厚度范围从微米到原子量表的宽度范围的膜变形。它们的出现和确定性折叠数与föppl -vonKármán数量和收缩比定量相关。揭露的确定性变形模式可以指导二维纸的可折叠设计器微型机器人和精致的结构，并提供了生物形态遗传决定论之外的另一种机械原理。
使用机器学习的海冰模型的调整参数
摘要。我们开发了一种调整海冰流变性参数的新方法，该方法由两个组成部分组成：一种用于表征海冰变形模式的新指标和一种基于机器学习的方法（ML）基于调整流变学参数的方法。我们应用了新方法来调整脆弱的宾厄姆 - 麦克斯韦变流变性（BBM）参数，该参数已在下一代海冰模型（Nextsim）中实施并使用。作为参考数据集，我们使用了Radarsat地球物理处理系统（RGP）的海冰漂移和变形观测。度量标准表征了具有值载体的海冰变形场。它包括完善的描述器，例如变形的平均值和标准偏差，空间缩放分析的结构 - 功能以及线性运动学特征（LKFS）的密度和相交。我们将更多描述符添加到表征冰变形模式的度量标准中，包括图像各向异性和Haralick纹理特征。开发的度量可以从任何模型或卫星平台上涂抹冰变形。在参数调整方法中，我们首先运行具有扰动的流动性插曲的Nextsim成员的团队，然后使用相似的数据训练机器学习模型。我们将冰变形的描述作为ML模型和流变参数的输入作为目标。我们将经过训练的ML模型应用于从RGPS观测值计算的描述符。开发的基于ML的方法是通用的，可用于调整任何模型的参数。1 kPa），在参考量表上的内聚力（c ref≈1。00228）。我们使用数十个成员进行了实验，并找到了四个Sextsim BBM参数的光学值：缩放Pa-Rameter的抗压强度（P0≈5。2 mpa），内部摩擦和切线（µ≈0。7）和冰 - 大气阻力系数（ca≈0。与最佳的选言一起运行的次要运行，在视觉上产生海冰变形的地图 -
胼胝体发育不全胎儿大脑解剖变异性分析
胼胝体发育不全 (CCA) 是最常见的先天性畸形之一，其神经发育结果不确定，尤其是当疾病被孤立时。为了向父母提供明智的咨询，在怀孕早期确定与预测结果相关的解剖标记至关重要。使用 CCA 对胎儿大脑进行定量探索的情况很少见，而且主要限于对特定大脑结构的研究。在这里，我们提出了一种基于微分同胚变换的胎儿大脑磁共振成像 (MRI) 分析流程。它包括两个步骤：半自动胎儿 MRI 预处理程序和量化与正常发育的解剖偏差的流程。MRI 预处理之后，使用配准将每个体积胎儿大脑与年龄匹配的健康模板大脑在全球范围内进行比较。将变形并行传输到同一空间以纠正胎儿之间的年龄差异。使用主成分分析和分类确定了 CCA 特有的变形模式。该流程在回顾性选择的 38 个健康胎儿和 73 个 CCA 胎儿的 MRI 上进行了测试。根据更多局部分析，最相关的 14 分类变形模式将众所周知的大脑改变与 CCA 相结合。15 这项初步工作有望定量探索异常胎儿大脑 16 并将在未来用于识别与不良临床结果相关的解剖特征 17。18
用于软执行器的液晶弹性体 - 材料实验室
软执行器是软机器人系统中的关键部件，将输入能量转换成力，驱动机器人系统。[1,2]与传统的刚性电机相比，软执行器具有柔顺性、可拉伸性，并表现出具有大量自由度（DOF）的连续变形。[3]它们在与环境相互作用时表现出多种变形模式，例如弯曲、扭曲或在密闭空间内调整形状。最近，研究人员利用聚合物材料开发了许多类型的软执行器，例如气动执行器[4,5]、介电弹性体执行器（DEA）、[6,7]响应凝胶[8,9]液晶聚合物[10,11]等。在这些智能材料和结构中，液晶弹性体（LCE）因其巨大的可逆驱动应变和应力而引起了广泛的兴趣。
编程液晶弹性体用于多步动性变形
Ambidectionality是结构元素以两个相反方向超越参考状态的能力，在本质上很普遍。但是，除非使用复杂的混合构建体，否则常规软材料通常仅限于单个单向变形。我们利用了中间体自组装，聚合物链弹性和聚合诱导的应力的组合，以设计表现出两个中间酶的液晶弹性体：雪佛龙晶状体C（CSMC）和薄膜A（SMA）。诱导CSMC-SMA - 各向同性相跃迁导致微观结构中应变场的异常反转，从而导致相反的变形模式（例如，连续收缩或膨胀或右手或左手或左手的扭曲或相反的方向和高频率频率）和高频率的频率。这种式运动运动是可扩展的，可用于在宏观上产生高斯变换。s
使用 ALOS/PALSAR 图像监测滑坡变形
本研究的目的是提出一种地形引导方法来解释由差分干涉合成孔径雷达 (D-InSAR) 创建的 L 波段 ALOS/PALSAR 干涉图。干涉图用于估计两个快速大型滑坡 (Poche, La Valette；法国东南部) 的变形模式。针对不同的运动类型 (旋转、平移和复杂滑动) 和两个范围的表面位移速率解释了包裹和展开的相位值。检测到两个滑坡的运动子单元，并确定了受扩大或退化影响的区域。InSAR 得出的位移率与地面测量值以及来自 C 波段和 X 波段卫星 SAR 传感器的位移远程估计值一致。结果证明了 L 波段 ALOS/PALSAR 图像在监测土壤表面状态发生重大变化并被植被覆盖的活跃滑坡方面的潜力。© 2014 Elsevier B.V. 保留所有权利。
高分辨率3D应变和定向映射在定向能量沉积激光添加生产的Superaloy
激光添加剂制造（LAM）的工业化受到不良微观结构和高剩余应力的挑战，这些应力源自快速，复杂的固化过程。对控制变形模式的无损评估至关重要。在这里，我们使用深色场X射线显微镜（DFXM）来绘制3D地下的刻度内方向和应变变化，整个在定向能量沉积镍超合金中的表面上破裂的晶粒。DFXM结果揭示了在局部取向和晶格菌株方面具有高度异质的3D微结构。谷物包含≈5µm大小的细胞，具有交替应变态，高达5×10-3，方向差异<0.5°。将DFXM结果与电子反向散射的衍射测量结果进行了比较，从其截止谷物的截止晶粒进行了比较。我们讨论了LAM期间的微观结构发展，从而合理化了从加工过程中极端热梯度的变形图案的发展以及溶质分离的易感性。