Nonlinear load–strain modeling of polypropylene geogrids during constant rate‐of‐strain loading
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a rate‐dependent hyperbolic model that was developed to predict the tensile load–strain behavior of a polypropylene geogrid reinforcement material under monotonic and stepped constant rate‐of‐strain testing. A more general three‐component model previously reported in the literature was also used in the current study but with some modifications to compute model parameters. Details of the trial and error procedure to select three‐component model parameters, not previously reported in the literature, are explained. Both models gave similar good agreement between measured and predicted constant rate‐of‐strain tests. The accuracy of the three‐component model to simulate stepped constant rate‐of‐strain tests was judged to be better, but for practical purposes, the simpler hyperbolic model was judged to be satisfactory. An advantage of the hyperbolic model is that the model parameters are easy to determine, only monotonic constant rate‐of‐strain tests are required, and numerical implementation is simple. However, the hyperbolic model is restricted to monotonic or stepped constant rate‐of‐strain load paths. An advantage of the more complicated three‐component model is that it has been demonstrated in previous studies to be more general and thus can be used for other load paths and other polymeric reinforcement material types that do not have characteristic hyperbolic load–strain behavior. POLYM. ENG. SCI., 55:1617–1627, 2015. © 2014 Society of Plastics Engineers
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».