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Enregistrement W2123927807 · doi:10.2514/6.2010-3023

Load Development and Automation for Composite Bolted Joint Bearing and Bypass Analysis

2010· article· en· W2123927807 sur OpenAlexaff
Robert M. Taylor, Michael C. Henson, Carl Rousseau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationBolted jointComposite numberJoint (building)Bearing (navigation)Structural engineeringComputer scienceReliability engineeringEngineeringFinite element methodMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses a standardized methodology that has been defined for extraction of load data from a coarsely meshed finite element model to be input to bearing-bypass analysis of composite bolted joints. The Lockheed Martin Aeronautics in-house tool, IBOLT, uses a fracture-mechanics-based static strength analysis methodology to predict bearing-bypass capability and requires input of balanced freebody loads. Because bearing-bypass analysis margins are sensitive to load input, development of accurate loads according to a reliable standard methodology is critical in component design. The standardized methodology discussed here ensures consistent development of loads for a critical analysis in composite structures. The methodology has been captured in an automation tool, BIBOLT, which can be used to rapidly define, execute, and post-process large numbers of bearing-bypass analyses of composite bolted joints. I. Introduction This paper describes a standardized methodology for bearing and bypass analysis of bolted joints in composite materials. The methodology uses standardized freebody definitions to determine loads from finite element results that are used to drive a Lockheed Martin Aeronautics in-house analysis tool called IBOLT to calculate bearing and bypass margins. This standardized load extraction and analysis methodology has been automated in another inhouse tool called Batch IBOLT (BIBOLT), which dramatically speeds execution of high-volume bearing and bypass analysis. The paper first provides background discussion on the nature of composite bolted joint failure modes and analysis. Next it discusses the role of finite element models in load development for composite bolted joint analysis. Finally, the paper describes the capabilities and application of the automation tool that has been developed for executing large numbers of composite bolted joint analyses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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