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Enregistrement W2046016135 · doi:10.1177/0021998305052024

Viscoelastic and Damage Analyses of Fibrous Polymer Laminates by Micro/meso-mechanical Modeling

2005· article· en· W2046016135 sur OpenAlexaff
Yunfa Zhang, Zihui Xia, Fernand Ellyin

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialViscoelasticityStiffnessNonlinear systemFinite element methodBoundary value problemStress (linguistics)Material propertiesFiberStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro/meso-mechanical models for unidirectional and angle-ply laminates under an off-axis tensile loading are presented. Three-dimensional unit/multi-cell representations of laminates with periodical fiber arrays are established. The matrix is described by a nonlinear viscoelastic model, and the fiber is described by an elastic one. Matrix cracking is modeled by the smeared crack method, which permits a crack description in terms of stress-strain relations and stiffness reduction in particular orientations. The modeling of material nonlinearity, damage initiation and growth, and the multiaxial loading with appropriate periodic boundary conditions are successfully incorporated in a FEM analysis. As examples of this unified analysis procedure, numerical results for unidirectional, angle-ply, and crossply laminates are presented. Using the same set of material constants of the constituents, different response characteristics of the three types of laminates are predicted, and the results are found to be in good agreement with the test data.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,818

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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