Axial Loading Tests and Simplified Modeling of Sandwich Panels with GFRP Skins and Soft Core at Various Slenderness Ratios
Notice bibliographique
Résumé
Experimental and analytical studies were conducted to investigate the axial strength and failure modes of sandwich panels with glass fiber reinforced polymer (GFRP) skins and soft polyurethane core. A total of 45 specimens of 78×150 mm cross-section and of lengths Le varying from 500 to 2,400 mm [i.e., slenderness ratio (KLe∶r) of 15–70, where r is the radius of gyration] were tested concentrically using pin-ends (K=1). The effects of skin thickness and an internal GFRP rib on axial behavior were studied. The study first assessed the level of out-of-straightness and concluded that all specimens generally fall within an acceptable limit of span/1,000. A model based on sandwich panel theory, accounting for excessive shear deformations of the soft core, was used to predict axial strength at a wide range of KLe∶r and then used in a parametric study. It was shown that short panels with KLe∶r of 15–17 experienced local failure, outwards skin wrinkling in non-ribbed panels, or skin crushing in ribbed panels. Slender panels with KLe∶r of 41–70 experienced global buckling followed by secondary local failure. Panels with intermediate slenderness (17–41) showed mixed failure modes. The load at which local failure governs at low KLe∶r appears to be a constant, independent of KLer, whereas the global buckling load decreases significantly with increasing KLe∶r. Increasing skin thickness appears to be more effective at high KLe∶r whereas increasing core shear modulus appears to be more effective at low KLe∶r.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».