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Enregistrement W2036257555 · doi:10.1177/002199830003401302

Progressive Fatigue Damage Modeling of Composite Materials, Part II: Material Characterization and Model Verification

2000· article· en· W2036257555 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialEpoxyComposite laminatesResidual strengthStiffnessStructural engineeringComposite numberTension (geology)Compression (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To validate the fatigue progressive damage model, developed in the first part of this paper, an experimental program was conducted using graphite/epoxy AS4/3501-6 material. As the input for the model, the material properties (residual stiffness, residual strength and fatigue life) of unidirectional AS4/3501-6 graphite/epoxy material are fully characterized under tension and compression, for fiber and matrix directions, and under in-plane and out-of-plane shear in static and fatigue loading conditions. An extensive experimental program, by using standard experimental techniques, is performed for this purpose. Some of the existing standard testing methods are necessarily modified and improved. To evaluate the progressive fatigue damage model, fatigue behaviour of pin/bolt-loaded composite laminates is simulated as a complicated example. The model is validated by conducting an experimental program on pin/bolt-loaded composite laminates and by comparison with experimental results from other authors. Different capabilities of the model are examined by conducting different types of experiments. The comparison between the analytical results and the experiments shows the successful simulation capability of the model.

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.

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 enseignants0,025
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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