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Enregistrement W2027915061 · doi:10.1177/0731684413509427

A 3D micromechanical energy-based creep failure criterion for high-temperature polymer–matrix composites

2013· article· en· W2027915061 sur OpenAlexaff
Alireza Sayyidmousavi, Habiba Bougherara, Seyed Reza Falahatgar, Zouheir Fawaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromechanicsMaterials scienceCreepComposite materialViscoelasticityComposite numberMatrix (chemical analysis)Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, a generalized three-dimensional (3D) energy-based criterion for the creep failure of viscoelastic materials is developed. Unlike the existing approaches which are restricted to uniaxial loading, the proposed criterion can predict failure under any combination of loads. This criterion is then incorporated into a simplified unit cell micromechanical model to predict the time-delayed failure of unidirectional polymer–matrix composites at elevated temperatures. The composite material used in this study is T300/934 which is suitable for service at high temperatures in aerospace applications. The use of micromechanics can give a more accurate insight into the failure mechanisms of the composite materials, in particular at high temperatures, where the general behavior of the polymer–matrix composite is governed by matrix viscoelasticity and matrix time-dependent failure due to creep is a localized phenomenon. The micromechanical model is also used to estimate the ultimate strength of the constituents from the knowledge of the allowable strengths of the unidirectional composite in the principal material directions. The obtained creep failure stresses are found to be in reasonable agreement with the experimental data particularly for the 90° unidirectional laminate, where failure is totally matrix dominated.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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