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Enregistrement W2110458958 · doi:10.1177/0021998306067302

Prediction of Bearing Strength in Fiber Metal Laminates

2007· article· en· W2110458958 sur OpenAlexaff
P.P. Krimbalis, C. Poon, Zouheir Fawaz, Kamran Behdinan

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDelamination (geology)Orthotropic materialBearing (navigation)BucklingGLAREComposite materialStructural engineeringFinite element methodLayer (electronics)Yield (engineering)Failure mode and effects analysisComputer scienceGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite element (FE) analyses are carried out on bolt bearing testing scenarios based on data found in the literature. Both layer-by-layer and smeared property FE models are created to calculate the compressive characteristic dimension (CCD) for three GLARE variants. A novel re-definition of conventional CCD is proposed which is governed by the yield strength of aluminum. The new definition also incorporates the two-phase nature of GLARE, as well as the delamination/ buckling phenomenon for pin/bolt bearing, in a bearing failure mode. A previously unconsidered, orthotropic plate buckling analysis is also conducted in a conservative, worst case scenario sense on the laterally unsupported prepreg layers. Results of the buckling analysis suggest that the prepreg contribution to bearing strength, in a bearing failure mode, is at best negligible and joint collapse is governed by the yielding and delamination of the aluminum layers. Calculation of a CCD, based on the new yield strength definition, produced consistent values amongst all GLARE variants considered in the layer-by-layer analysis suggesting that the CCD is a property of the material alone.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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