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Enregistrement W1994137793 · doi:10.1002/app.42150

Combined puncture/cutting of elastomer membranes by pointed blades: Characterization of mechanisms

2015· article· en· W1994137793 sur OpenAlexaff
Ennouri Triki, Phuong Nguyen‐Tri, Chantal Gauvin, Meriam Azaiez, Toan Vu‐Khanh

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElastomerNeopreneComposite materialFracture (geology)Fracture mechanicsViscoelasticityPenetration (warfare)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionCharacterization (materials science)LubricationNatural rubberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The simultaneous puncture and cutting behavior of elastomers was investigated by pointed blades. Puncture/cutting tests by three‐pointed blades were performed with different elastomer membranes, including butyl, neoprene, and nitrile rubbers. The fracture mechanisms associated to puncture/cutting were investigated. The quantitative material properties which control the puncture/cutting resistance are obtained. The results have showed that the crack growth propagation is controlled by the material viscoelastic and the fracture behaviors of material, as well as the friction between the pointed blade and material. As evidenced from the fracture mechanism analysis, the friction contributes to the resistance of material against the simultaneous puncture and cutting by a factor of more than 60%. It has also been that the penetration force and the global fracture energy depend on the blade tip angle, the cutting edge angle, and the blade lubrication. Finally, an analysis of mixed‐mode fracture based on puncture/cutting by pointed blades has been described. The crack propagation is a synergistic interaction between the fracture modes I and III. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2015 , 132 , 42150.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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