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An Analytical Technique for Optimization of Mechanical Performance of Foam Core Sandwich Structures

2012· article· en· W1979923724 sur OpenAlexaff
Hanif Montazeri, Fardad Azarmi, Tom W. Coyle, J. Mostaghimi

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSandwich-structured compositeComponent (thermodynamics)Material selectionMaterials scienceCore (optical fiber)Mechanical engineeringField (mathematics)Computer scienceStructural engineeringEngineeringComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sandwich structures are widely used, especially in areas where the performance of conventional materials is simply not adequate. Sandwich components achieve the same structural performance as conventional materials with weight savings of up to 75 %. They are basically made from two thin skins (faces) and a lightweight thicker core. Their structural, physical, and mechanical characteristics can be tailored based on service requirements by selection of different materials and manufacturing processes. In this study, the geometry and property of each separate component is utilized to the structural advantage of the whole assembly. Although Lagrangian method has been widely applied in other engineering disciplines, it has received less attention for optimization of sandwich components. The Lagrangian method is therefore introduced and expanded to find solutions for multipurpose design problems. This new optimization approach will enable us to find analytical solutions for complicated design problems which were conventionally solved by utilizing graphical methods. This paper aims to present a generic optimization method which can be used in the variety of applications in this field.

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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,290

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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