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Enregistrement W1591492546 · doi:10.1115/imece2014-38542

The Influence of Multiple Inclusions on the Cauchy Stress of a Spherical Particle-Reinforced Composite Under Uniaxial Loading

2014· article· en· W1591492546 sur OpenAlexaff
Ke Niu, A. Abedini, Zengtao Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCauchy distributionParticle (ecology)Volume fractionComposite materialHomogenization (climate)Stress (linguistics)MechanicsMathematicsMathematical analysisPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the influence of multiple inclusions on the Cauchy stress of a spherical particle-reinforced metal matrix composite (MMC) under uniaxial tensile loading condition. The approach of three-dimensional cubic multi-particle unit cell is used to investigate the 15 non-overlapping identical spherical particles which are randomly distributed in the unit cell. The coordinates of the center of each particle are calculated by using the Random Sequential Adsorption algorithm (RSA) to ensure its periodicity. The models with reinforcement volume fractions of 10%, 15%, 20% and 25% are evaluated by using the finite element method. The behaviour of Cauchy stress for each model is analyzed at a far-field strain of 5%. For each reinforcement volume fraction, four models with different particle spatial distributions are evaluated and averaged to achieve a more accurate result. At the same time, single-particle unit cell and analytical model were developed. The stress-strain curves of multi-particle unit cells are compared with single-particle unit cells and the tangent homogenization model coupled with the Mori-Tanaka method. Only little scatters were found between unit cells with the same particle volume fractions. Multi-particle unit cells predict higher response than single particle unit cells. As the volume fraction of reinforcements increases, the Cauchy stress of MMCs increases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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