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Enregistrement W2092431603 · doi:10.1080/15376490903243852

Nonlinear Coupled Field Finite Element Procedure for Modeling of Shape Memory Alloy Components in Multi-physics Applications

2010· article· en· W2092431603 sur OpenAlexaff
Mohamed Serry, Don Raboud, Walied A. Moussa

Notice bibliographique

RevueMechanics of Advanced Materials and Structures · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSMA*Shape-memory alloyFinite element methodNonlinear systemBoundary value problemConstitutive equationMechanical engineeringThermalField (mathematics)Boundary (topology)Microelectromechanical systemsLinearityStructural engineeringComputer scienceMaterials sciencePhysicsElectronic engineeringEngineeringMathematical analysisAlgorithmMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we introduce a one-dimensional finite element procedure for modeling shape memory alloy components used in multi-physics based applications including MEMS and biomedical applications. The procedure addressed in this paper is based on a sequential solution of two main finite-element procedures which are then combined after each iteration. The procedure was applied to model an SMA wire and the results were compared with corresponding numerical and experimental results from the literature for different loading cases and boundary conditions. The results showed very good agreement with both experimental and numerical results. The procedure was found to be capable of capturing system characteristics such as structural and thermal non-linearity, variable SMA material properties and the ability to model coupled electrical, thermal and structural loading and boundary conditions and was general enough to be extensible to various geometrical shapes and different SMA constitutive models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,279
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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