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Enregistrement W2147255001 · doi:10.1111/j.1551-2916.2011.04447.x

Optimization of Thermal Protection Systems Utilizing Sandwich Structures with Low Coefficient of Thermal Expansion Lattice Hot Faces

2011· article· en· W2147255001 sur OpenAlexaff
Craig A. Steeves, A.G. Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Ceramic Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal expansionThermalHypersonic speedSpace Shuttle thermal protection systemThermal protectionMaterials scienceAerospace engineeringLattice (music)Nuclear engineeringStructural engineeringMechanical engineeringMechanicsComposite materialEngineeringThermodynamicsPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric cruise hypersonic vehicles are subject to high viscous heating over large surface areas. Acreage thermal protection systems (TPSs) must be stiff, strong, and light while withstanding large thermal gradients and protecting the cool interior of the vehicle. It is a challenge to design thermal protection to minimize the thermal stresses caused by thermal expansion mismatch. This paper uses a recent concept for low‐thermal‐expansion periodic lattices to propose a sandwich configuration for acreage TPSs. A key aspect of these concepts is that they can be attached to coll structures without inducing thermal stresses during heating. Sandwich TPSs are analyzed and optimized for minimum mass for required performance characteristics, and compared with an optimized baseline system. For performance requirements relevant to atmospheric hypersonic flight, the sandwich TPSs using low‐thermal‐expansion periodic lattices are superior to the baseline system for a large range of operating conditions.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations32
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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