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Enregistrement W2104273412 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.82.142

Characterisation of Aluminium Matrix Syntactic Foams under Static and Dynamic Loading

2011· article· en· W2104273412 sur OpenAlexaff
Mohamed Altenaiji, G.K. Schleyer, Yuyuan Zhao

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyntactic foamMaterials scienceAluminiumComposite materialCeramicUniversal testing machineCompressive strengthPorosityMetal foamComposite numberUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of a lightweight, strong and energy-absorbing material that has potential application for the protection of vehicles and occupants against impact and blast, is a difficult challenge facing the materials community. Aluminium matrix syntactic foams will be investigated as a possible core material as part of a multi-layered protection system for military vehicles. Aluminium matrix syntactic foams are composite materials consisting of an aluminium matrix implanted with hollow or porous ceramic particles. This paper investigates the mechanical properties of aluminium matrix syntactic foam with different sizes of ceramic micro-spheres and different grades of aluminium, fabricated by the pressure infiltration method. The static crushing behaviour of the foam was investigated under two test conditions using an Instron 4505 machine. Results are compared and discussed. The dynamic compressive response was investigated using a drop-weight impact test machine. It was found that the particle size of the ceramic micro-spheres and the grade of the aluminium metal have a significant effect on the energy absorption capacity of the material. The compressive strength of the syntactic foam was found to increase with increasing compressive strength of the metal matrix.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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