Nuevas ideas sobre la pérdida de memoria en materiales
La investigación revela cómo los materiales cambian de forma bajo movimiento y estrés.
― 5 minilectura
Tabla de contenidos
Cuando ciertos materiales, como sustancias gomosas, se mueven de un lado a otro, pueden olvidar su forma original. Esta investigación investiga cómo estos materiales pierden su memoria y qué pasa cuando se mueven rápido en lugar de despacio.
¿Qué es la pérdida de memoria?
Imagina doblar una banda elástica o estirar un trozo de arcilla. Cuando sueltas, no siempre vuelven a su forma original. Este comportamiento es lo que los científicos llaman pérdida de memoria. En nuestro caso, la pérdida de memoria ocurre bajo un movimiento oscilante, que significa que el material va y viene.
¿Por qué estudiar esto?
Entender cómo los materiales olvidan sus formas es importante porque nos ayuda a hacer mejores productos y mejorar cómo se comportan los materiales en diferentes entornos. Por ejemplo, si sabemos cómo se comporta un material gomoso bajo estiramientos repetidos, podemos diseñarlo para que dure más sin cambiar de forma.
Los desafíos
Uno de los principales problemas es que muchos materiales tienen una estructura complicada. Esta estructura puede cambiar la forma en que reaccionan a fuerzas externas. Cuando los materiales no están en un arreglo perfecto y tienen otras perturbaciones, como burbujas diminutas o granos, es más difícil predecir su comportamiento durante el movimiento.
Nuestro experimento
Usamos un sistema simple para estudiar este problema. Observamos una línea elástica, que se puede pensar como un hilo, en un entorno desordenado, como una superficie rugosa. Esto nos permite imitar cómo se comportan los materiales en el mundo real. Queríamos ver cómo la velocidad de nuestros movimientos afectaba la forma en que el material recordaba su forma.
Preparando el experimento
Examinamos nuestra línea elástica a temperaturas muy bajas y con un fondo rugoso. El objetivo era controlar cuánto se movía la línea cada vez que la tirábamos. A través de este control, pudimos ver cómo la línea cambiaba a lo largo de muchos ciclos de movimiento.
Resultados
Memoria inconsistente: La línea recordaba menos su forma original a medida que se movía sobre la superficie desordenada, pero la forma en que olvidaba dependía de la velocidad a la que se movía.
Movimiento lento vs. rápido: Cuando movimos la línea despacio, tardó más en olvidar su forma original. En cambio, con un movimiento más rápido, perdió esa memoria más rápidamente. Esto muestra que la forma en que movemos el material-rápido o lento-juega un papel vital en su pérdida de memoria.
¿Qué pasa con el tiempo?
A medida que la línea se movía, gradualmente se estabilizaba en una nueva forma. Esta nueva forma aún dependía de la rugosidad del fondo. Cada vez que movíamos la línea, perdía parte de su memoria sobre su estado anterior, que medimos comparando su forma y velocidad a lo largo del tiempo.
Un vistazo más de cerca al movimiento
La forma en que se movía la línea dependía de la velocidad. Si la línea se movía más rápido, pasaba volando sobre el fondo rugoso, sin tener suficiente tiempo para ajustarse a la forma de la superficie. Así, tomó muchos más ciclos para aprender sobre el terreno debajo.
Cuando movimos la línea despacio, se ajustó mejor al paisaje. Aprendió sobre la superficie de manera más efectiva y, por lo tanto, necesitó menos movimientos para alcanzar un nuevo estado Estable.
¿Por qué importa esto?
Estas ideas no son solo académicas. Pueden ayudarnos a crear materiales que se adapten a sus entornos sin perder sus propiedades deseadas. Por ejemplo, en materiales de construcción, saber cómo se comportan bajo estrés puede ayudar a crear estructuras más duraderas.
Aplicaciones en el mundo real
Materiales de construcción: Si podemos controlar la pérdida de memoria de los materiales bajo estrés, podemos producir materiales de construcción que se mantengan mejor a lo largo del tiempo.
Ropa y tejidos: Entender la pérdida de memoria en los materiales puede llevar a mejores tejidos que mantengan su forma y ajuste incluso después de varios usos y lavados.
Dispositivos médicos: En dispositivos que utilizan materiales flexibles, el control sobre la pérdida de memoria podría llevar a un mejor rendimiento y durabilidad.
Conclusión
En general, esta investigación proporciona una visión más clara de cómo se comportan los materiales bajo movimientos repetidos. Al ajustar la velocidad del movimiento y estudiar cómo el material olvida sus formas anteriores, podemos obtener información valiosa. Estos hallazgos abren puertas para desarrollar materiales más nuevos e inteligentes que sean más confiables y eficientes en aplicaciones prácticas.
A medida que continuemos con este trabajo, exploraremos comportamientos aún más complejos y cómo afectan la memoria y la adaptabilidad. El objetivo final es aprovechar estas ideas para mejorar una amplia gama de productos y materiales de los que dependemos todos los días.
Título: Loss of memory of an elastic line on its way to limit cycles
Resumen: Under an oscillating mechanical drive, an amorphous material progressively forgets its initial configuration and might eventually converge to a limit cycle. Beyond quasistatic drivings, how structurally disordered systems lose or record such memory remains theoretically challenging. Here we investigate these issues in a minimal model system -- with quenched disorder and memory encoded in a spatial pattern -- where the oscillating protocol can formally be replaced by finite positive-velocity driving. We consider an elastic line driven at zero temperature in a fixed disordered landscape, with bi-periodic boundary conditions and tunable system size. This setting allows us to control the area swept by the line at each cycle in a given disorder realisation, as would the amplitude of an oscillating drive. We find that the line converges to disorder-dependent limit cycles, jointly for its geometrical \emph{and} velocity profiles. Moreover, the way it forgets its initial condition is strongly coupled to the nature of the velocity dynamics it displays depending on system size. We conclude on the implications of these results for the response of amorphous materials under \emph{non}-quasistatic oscillating protocols.
Autores: Elisabeth Agoritsas, Jonathan Barés
Última actualización: 2024-04-03 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2308.05603
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.05603
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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Enlaces de referencia
- https://tex.stackexchange.com/questions/79395/option-clash-for-hyperref-package
- https://doi.org/10.1038/s42254-018-0018-y
- https://doi.org/10.1038/s41578-020-00263-y
- https://doi.org/10.1038/ncomms14653
- https://doi.org/10.1140/epje/i2018-11717-5
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.124.225502
- https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2100227118
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.126.218005
- https://doi.org/10.1063/5.0079460
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.128.198001
- https://doi.org/10.1063/5.0102669
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.99.052132
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.123.178002
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.103.062614
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.127.248002
- https://prola.aps.org/abstract/PRL/v68/i5/p670_1
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.113.068301
- https://dx.doi.org/10.1103/RevModPhys.89.035005
- https://arxiv.org/abs/2006.09725
- https://dx.doi.org/10.1103/RevModPhys.91.035002
- https://dx.doi.org/10.1063/5.0156354
- https://dx.doi.org/10.1038/s42254-018-0018-y
- https://dx.doi.org/10.1038/s41578-020-00263-y
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.74.016118
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.94.022615
- https://dx.doi.org/10.1038/ncomms14653
- https://dx.doi.org/10.1140/epje/i2018-11717-5
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.225502
- https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2100227118
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.126.218005
- https://dx.doi.org/10.1063/5.0102669
- https://dx.doi.org/10.1063/5.0079460
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.128.198001
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.99.052132
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.123.178002
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.103.062614
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.248002
- https://dx.doi.org/10.1016/j.physb.2012.01.017
- https://dx.doi.org/10.1088/1361-6633/ac4648
- https://dx.doi.org/10.1016/S0370-1573
- https://dx.doi.org/10.1080/00018730410001684197
- https://dx.doi.org/10.1209/0295-5075/94/46005
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.96.045501
- https://dx.doi.org/10.1080/00018730300741518
- https://dx.doi.org/10.1007/s10704-010-9481-x
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.111.054301
- https://dx.doi.org/10.1038/s41467-018-03559-4
- https://dx.doi.org/10.1098/rsta.2017.0386
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.100.023001
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.49.R2532
- https://dx.doi.org/10.1209/0295-5075/105/34003
- https://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/2014/03/p03009
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.103.053001
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.93.125701
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevB.82.094202
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.68.670
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.87.197005
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.90.047201
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.81.051128
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevB.83.024412
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.87.042406
- https://dx.doi.org/10.1007/s10955-016-1588-7
- https://dx.doi.org/10.1038/ncomms4725
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.88.062401
- https://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.113.068301
- https://doi.org/10.1103/PhysRevE.99.040901