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Enregistrement W2001383604 · doi:10.1117/12.475248

<title>Micromechanical modeling of smart composite materials with a periodic structure</title>

2002· article· en· W2001383604 sur OpenAlexaff
Alexander L. Kalamkarov, A.V. Georgiades

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogenization (climate)Boundary value problemAsymptotic homogenizationThermal expansionPeriodic boundary conditionsActuatorComputer scienceAnisotropyMicromechanicsComposite numberApplied mathematicsAsymptotic expansionMathematical analysisMaterials scienceMathematicsPhysicsAlgorithmComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive micromechanical models for smart composite materials with a periodic structure are derived and effective elastic, actuation, thermal expansion and hygroscopic expansion coefficients pertaining to these structures are obtained. The actuation coefficients characterize the intrinsic nature of adaptive structures that can be used to induce strains and stresses in a controlled manner. The effective coefficients replace the rapidly oscillating coefficients inherent to the differential equations that govern the behavior of smart anisotropic materials with a regular array of reinforcements and actuators. The mathematical framework employed is that of asymptotic homogenization that permits the determination of the effective coefficients through solution of unit cell problems. The unit cell problems are shown to be independent of the global boundary value problem. It is implicit of course that the physical model based on these coefficients should give predictions differing as little as possible from those of the original problem. Once determined, the effective coefficients can be utilized in studying different types of boundary value problems associated with a given structure. The effectiveness of the derived models and the use of the effective coefficients is illustrated by means of various two- and three-dimensional examples associated with periodic laminates.

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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,814

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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