MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1922132145 · doi:10.1177/0731684415588936

A multiscale approach for fatigue life prediction of polymer matrix composite laminates

2015· article· en· W1922132145 sur OpenAlexaff
Alireza Sayyidmousavi, Habiba Bougherara, Zouheir Fawaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromechanicsMaterials scienceComposite laminatesFinite element methodComposite materialComposite numberFailure mode and effects analysisMultiscale modelingStructural engineeringDamage mechanicsDamage toleranceStress (linguistics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study introduces a progressive fatigue damage model within a multiscale framework by incorporating a Simplified Unit Cell Micromechanical model into a Finite Element program. The use of micromechanics will allow the study of damage at the micro-scale which can therefore identify modes of failure in each of the composite’s constituents, separately. The use of finite element method at the macro-scale enables the model to capture the geometric complexities including regions of stress concentration, which expedites the failure of the material. Damage progression is modeled through the degradation of the material property corresponding to the failure mode detected by the micromechanical model. The results of the model are in good agreement with the experimental data for both unidirectional and multidirectional laminates. The present approach is capable of predicting the fatigue life of composite laminates of any arbitrary geometry and lay-up configuration with minimum dependence on empirical parameters.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,626

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Reinforced Plastics and CompositesMême sujetMechanical Behavior of CompositesTravaux en français237 207