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Enregistrement W2061094173 · doi:10.1115/imece2003-42001

A Comparison Between Two Models That Predict the Elastic-Plastic Behavior of Particulate Metal Matrix Composites Under Multiaxial Fatigue Type Loading

2003· article· en· W2061094173 sur OpenAlexaff
Gbadebo Owolabi, M.N.K. Singh

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasticityComposite materialVolume fractionTorsion (gastropod)ParticulatesMonotonic functionMatrix (chemical analysis)Constitutive equationHomogeneousFinite element methodStructural engineeringMathematicsThermodynamicsMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is an effort to first modify two cyclic plasticity models developed for homogeneous metals to address the heterogeneous nature of particulate metal matrix composites (PMMCs), and subsequently to evaluate the resulting relations both theoretically and experimentally. Specifically, using the original Mro´z model and the endochronic theory of plasticity as their bases, two sets of elastic-plastic constitutive relations are identified. These sets of relations account for the interaction in stress fields between adjacent particles in PMMCs. The behavior predicted by each model is compared with experimental results obtained from a series of uniaxial and biaxial (tension-torsion) tests performed on circular specimens made of the 6061/Al2O3/20p-T6 PMMCs with 20% volume fraction of particles. The materials are tested for a variety of applied monotonic and cyclic loading paths.

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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,911

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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