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Enregistrement W2103204315 · doi:10.5539/mas.v9n4p178

Finite Element Analysis’s Interrelationship Equation to Predict the Deflection of Rolled Homogeneous Armor Steel Plate Due to Explosion based on Different Explosive Masses and Plate Thicknesses

2015· article· en· W2103204315 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd Zaid Othman, Md Fuad Shah Koslan, Ahmad Mujahid Ahmad Zaidi

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExplosive materialArmourMaterials scienceHomogeneousFinite element methodDeflection (physics)Parametric statisticsStructural engineeringMechanicsExplosion weldingComposite materialPhysicsEngineeringClassical mechanicsMathematicsThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the interrelationship equation to predict the deformations of square rolled homogeneous armor steel plate subjected to spherical shape trinitrotoluene charge by using finite element analysis software i.e. AUTODYN 3D. The investigation starts by producing computer simulation process using AUTODYN 3D so that a set of experimental tests deformations’ data of rolled homogeneous armor steel plate from a published work can be used to validate the computer simulations outputs and good agreements are observed. Parametric studies are then performed on the design parameters of the explosive and the rolled homogeneous armor steel plate, where the mass of the explosive and the thickness of the rolled homogeneous amour steel plate are varied and analyzed by using the AUTODYN 3D computer simulations. Curve fitting method is then performed to produce the interrelationship equation that could be utilized by researchers as an initial prediction method in determining the deformation of rolled homogeneous armor steel plate subjected to explosive charge and the interrelation equation is valid and can be utilized for a standoff distance of 200 mm, plate’s thickness of 15 mm to 30 mm and explosive mass of 1.5 kg to 10 kg.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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