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Enregistrement W2039891364 · doi:10.1177/0021998306069891

Multi-scale Analyses of 3D Woven Composite Based On Periodicity Boundary Conditions

2006· article· en· W2039891364 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceComposite materialComposite numberYarnStiffnessTransfer moldingBoundary value problemFinite element methodMesoscopic physicsUltimate tensile strengthStructural engineeringMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, two-scale 3D finite element (FE) models, the microscopic repeated unit cell (RUC) model for yarn, and mesoscopic-repeated unit cell model for woven composite, are presented to predict the effective stiffness properties of 3D woven orthogonal interlock composites. The micro-RUC model for the yarn is based on a hexagonal array of fibers. Undulation of the yarns in the novel 3-D meso-RUC for the woven composite is described by Hermit-spline function. The periodic boundary conditions are applied to the two-scale models during the 3D FE analysis in order to ensure that both the displacement and stress are continuous on the boundary surfaces. Specimens are manufactured with house-made resin transfer molding (RTM) equipment and simple tensile experiment is performed. It is found that the predicted yarn properties by the micro-RUC agree well with data computed by equations with a suitable parameter determined by experiment and the predicted effective stiffness properties of 3-D woven composites by the meso-RUC are also in good agreement with the test data. Thus the correctness of the established multi-scale models and analysis method are verified.

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 enseignants0,053
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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