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Enregistrement W1951292653 · doi:10.15866/ireheat.v2i3.4353

The Effects of Thermally Induced Residual Stress on the Fatigue Behaviour of Fibre Metal Laminates

2013· article· en· W1951292653 sur OpenAlexaff
P.P. Krimbalis, C. Poon, Zouheir Fawaz, Kamran Behdinan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Heat and Mass Transfer - Theory and Applications (IREHEAT) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual stressMaterials scienceComposite materialStress intensity factorBridging (networking)Ultimate tensile strengthAluminiumCuring (chemistry)ResidualStress (linguistics)Structural engineeringFracture mechanicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this study is the examination and modification of existing analytical models for the calculation of effective stress intensity factor range and prediction of fatigue crack growth rates in GLass REinforced (GLARE) fibre metal laminates (FMLs). The effects of tensile residual stress have been largely unconsidered by existing models and therefore a modified model for calculating effective stress intensity factor range as well as crack propagation rate has been proposed. This modification includes the detrimental tensile residual stresses induced in the aluminum layers as a result of the laminate curing process. A previous model developed with the implementation of the fibre bridging mechanism has also been modified to include residual stress. The results of the analysis agree well with the trends and magnitudes found in the literature, though due to a lack of available experimental data, a direct evaluation of the proposed modifications was not possible.

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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,327

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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