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Enregistrement W1622042345

In-plane impact forces and behaviour of naturally-bedded slate material during impact splitting tests

2013· article· en· W1622042345 sur OpenAlexaff
Muhammad Raisul Alam, K. Munaswamy, A. S. J. Swamidas

Notice bibliographique

RevueGruppo Italiano Frattura Digital Repository (Gruppo Italiano Frattura) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWedge (geometry)Structural engineeringFracture toughnessMaterials sciencePlane stressStress intensity factorGeotechnical engineeringPlane (geometry)Fracture mechanicsStress (linguistics)Fracture (geology)ToughnessGeologyComposite materialEngineeringFinite element methodMathematicsGeometry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper the experimental and numerical investigations that were carried out to understand the splitting behavior of naturally bedded layered slate specimens are reported.Material properties of slate were obtained from careful and detailed laboratory experiments carried out for this purpose.The splitting of different sizes of slate blocks was carried out using a wedge-shaped indentor attached to a hydraulic actuator.Splitting load and strain responses were obtained through a data acquisition system using LabView software.Mode I (plane strain opening mode) dynamic crack propagation was simulated numerically by the sequential releasing of the restraining node on the symmetric plane of the specimens.Predefined impact load scenario was applied to the specimens with an initial crack, and the mode I stress intensity factors were computed for different crack lengths.Stress intensity factors for crack growth between 0.4 to 0.6 times the depth of the specimen were compared with the material fracture toughness obtained from earlier experiments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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