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Enregistrement W1967028374 · doi:10.1115/1.1839593

Damage Modeling in Random Short Glass Fiber Reinforced Composites Including Permanent Strain and Unilateral Effect

2005· article· en· W1967028374 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Mechanics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceAnisotropyComposite materialDamage mechanicsStress spaceStrain energyFiber-reinforced compositeUltimate tensile strengthStress (linguistics)FiberConstitutive equationFinite element methodPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the development of a theoretical damage mechanics model applicable to random short glass fiber reinforced composites. This model is based on a macroscopic approach using internal variables together with a thermodynamic potential expressed in the stress space. Induced anisotropic damage, nonsymmetric tensile/compressive behavior (unilateral effect) and residual effects (permanent strain) are taken into account. The anisotropic damage is represented with second-order tensorial internal variables D. The unilateral effect due to microcrack closure in compression is introduced by generalizing the hypothesis of the complementary elastic energy equivalence. In the case of the permanent strain, a new term related to frozen energy, which is a function of the damage variable, the stress tensor, and some materials constants to be identified, is added to the basic thermodynamic potential. Using laboratory test results, parameter identification has been performed to illustrate the applicability of the proposed model.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
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