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Enregistrement W2006580336 · doi:10.5539/mas.v8n5p216

Constants of Metal Rubber Material

2014· article· en· W2006580336 sur OpenAlexvenueno aff
А. М. Уланов

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialShear modulusVibrationCushionDissipationFinite element methodPressingDeformation (meteorology)Natural rubberShear (geology)BendingPoisson's ratioStructural engineeringPhysicsPoisson distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damping materials made of pressing wire, such as Metal Rubber (MR material), “metal-flex”, “spring cushion” etc. are used widely in vibration protection systems. They have high strength and damping, however they are non-linear and anisotropic. To use contemporary finite element software for calculation of vibration insulators made of wire damping material one should know constants of this material. Till this time this problem almost isn’t researched, there is only a few data in linear approximation. A Young modulus for pressure and bending, shear modulus, Poisson ratio, friction force for pressure and for shear, friction coefficient between wire material and steel plate are obtained for MR material made of stainless steel wire for different load directions by static experiment in the present research. An influence of deformation, relative density, wire diameter, pressing force, deformation in other direction on these constants is considered. Peculiarities of pressing wire material deformation process are discussed: a difference of Young modulus for pressure and bending, a stabilization of hysteretic loop for one direction during load in another direction, an energy dissipation coefficient for different load directions. Results of the present research not only allow calculation of vibration isolator made of MR material by finite element software, but give a method for research of other pressing wire damping materials.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,198

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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