An elaboration on the shear characterization of dry woven fabrics using trellising tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Material characterization of woven fabric composites in dry form is one of the most crucial steps prior to the design and optimization of composite manufacturing processes. High stiffness of yarns under axial tension and low stiffness under in‐plane shear makes the latter the dominant deformation mode during draping of woven fabrics. Bias‐extension (BE) and shear frame (SF) tests are two widely used experimental setups for the characterization of woven fabrics under the shear (also called trellising) mode. This article outlines two general approaches for the characterization and normalization of data collected from the above standard tests. The first approach is based on the total energy absorbed by the fabric specimen along with the total work induced by the external force on the moving head of the tensile test machine. The second approach uses a variational formulation along with the principle of virtual work. Using both approaches, it is shown how, in the BE test, an auxiliary specimen with a different aspect ratio can be used to cope with the problem of nonuniform deformation (formation of three different shear regions) in the specimens. To illustrate the application of both methods, they are applied to predict in‐plane shear stiffness of a glass/PP plain weave under SF and BE tests. It is suggested that the shear stress can be used as a normalized parameter to compare data from different trellising tests. POLYM. COMPOS., 2013. © 2013 Society of Plastics Engineers
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».