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Enregistrement W1997186890 · doi:10.1080/13588265.2014.972122

Predicting the crushing behaviour of composite material using high-fidelity finite element modelling

2014· article· en· W1997186890 sur OpenAlexfundno aff
Wei Tan, Brian G. Falzon, Mark Price

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Crashworthiness · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilQueen's UniversityQueen's University BelfastRoyal Academy of Engineering
Mots-clésCrashworthinessFinite element methodComposite numberSubroutineStructural engineeringRange (aeronautics)AerospaceComposite laminatesAutomotive industryMaterials scienceComputer scienceEngineeringComposite materialAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The capability to numerically model the crushing behaviour of composite structures will enable the efficient design of structures with high specific energy absorption capacity. This is particularly relevant to the aerospace and automotive industries where cabin structures need to be shown to be crashworthy. In this paper, a three-dimensional damage model is presented, which accurately represents the behaviour of composite laminates under crush loading. Both intralaminar and interlaminar failure mechanisms are taken into account. The crush damage model was implemented in ABAQUS/Explicit as a VUMAT subroutine. Numerical predictions are shown to agree well with experimental results, accurately capturing the intralaminar and interlaminar damage for a range of stacking sequences, triggers and composite materials. The use of measured material parameters required by the numerical models, without the need to ‘calibrate’ this input data, demonstrates this computational tool's predictive capabilities.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations65
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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