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Enregistrement W1980971491 · doi:10.1177/0021998312449027

Lightweight damping of composite sandwich beams: Experimental analysis

2012· article· en· W1980971491 sur OpenAlexaff
ER Fotsing, M Sola, A. Ross, Édu Ruiz

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceViscoelasticityComposite materialComposite numberBeam (structure)Shearing (physics)Damping ratioStructural engineeringHammerEpoxyAcousticsVibration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to experimentally study the damping of composite sandwich beams with lightweight honeycomb core. The top and bottom facesheets are made of carbon/epoxy layers with partial interleaved viscoelastic layers. A new damping approach consisting of selectively targeting the inflection points of the bending mode shapes is proposed. At the nodes, the shearing deformation in the beam is maximal, and so is the strain in the viscoelastic layers. The experimental investigation of damping is made by means of standard impact tests using an instrumented hammer performed on beam specimens. The nodes are determined experimentally by moving a small accelerometer along the beam axis and by measuring the amplitude of the acceleration at each point. This novel damping approach keeps the damping ratio as high as the ratio obtained with standard (full coverage) surface damping treatment while reducing the added mass by almost 50%. A comparison of the results obtained in this study with experimental and numerical results found in the literature leads to the conclusion that the most efficient way of damping this type of sandwich structure is to modify and/or improve the viscoelastic properties of the core.

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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