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Enregistrement W2003857649 · doi:10.1115/pvp2006-icpvt-11-93298

Micro Mechanical Model of Filament Wound Composite Pipe With Damage Analysis

2006· article· en· W2003857649 sur OpenAlexaff
Chuwei Zhou, Zihui Xia, Qiaoling Yong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelamination (geology)StiffnessFilament windingMaterials scienceComposite numberFinite element methodStructural engineeringComposite materialProtein filamentEpoxyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Filament winding (FW) is one of the most common techniques for manufacturing composite pipes. The material properties and failure mechanism of composite pipes depend largely on winding pattern. In this study a micro mechanical approach for filament wound composites (FWCs) is pursued. A diamond-shaped repeated unit cell (RUC) is first constructed which characterizes the micro architecture of FWC pipe, such as winding angel, shift between successive circuits and the area of local undulation region. The micro mechanical model is embedded into commercial FEM code of ABAQUS as user-defined subroutine thus the link between the analyses in macro engineering structural scale and in micro material structural scale is established. By averaging micro stiffness constants over the cell macro ones needed for engineering structural analysis can be obtained. On the other hand, the macro structural analysis provides average stresses/strains of the cell locating at any concerned region of the macro structure for local stress and damage analysis. Effects of tow undulation caused by tow crossover on micro stresses are taken into accounted. The model is applied to glass/epoxy wound pipes with various winding angles and winding shifts. Mechanical properties are predicted and damage evolutions are simulated. The effects of delamination damage, usually introduced by lateral low velocity impact, on stiffness and ultimate strength of FWC pipe are also investigated.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,613

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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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