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Enregistrement W2159231599 · doi:10.1002/nme.4970

Numerical plate testing for linear two‐scale analyses of composite plates with in‐plane periodicity

2015· article· en· W2159231599 sur OpenAlexaff
Kenjiro Terada, Norio HIRAYAMA, Koji Yamamoto, Mayu Muramatsu, Seishiro Matsubara, Shinnosuke Nishi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensCybernet Systems Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogenization (climate)Microscale chemistryBoundary value problemFinite element methodComposite plateComposite numberSeries (stratigraphy)Plate theoryPlane stressMathematicsStructural engineeringMathematical analysisMaterials scienceComposite materialEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A method of numerical plate testing (NPT) for composite plates with in‐plane periodic heterogeneity is proposed. In the two‐scale boundary value problem, a thick plate model is employed at macroscale, while three‐dimensional solids are assumed at microscale. The NPT, which is nothing more or less than the homogenization analysis, is in fact a series of microscopic analyses on a unit cell that evaluates the macroscopic plate stiffnesses. The specific functional forms of microscopic displacements are originally presented so that the relationship between the macroscopic resultant stresses/moments and strains/curvatures to be consistent with the microscopic equilibrated state. In order to perform NPT by using general‐purpose FEM programs, we introduce control nodes to facilitate the multiple‐point constraints for in‐plane periodicity. Numerical examples are presented to verify that the proposed method of NPT reproduces the plate stiffnesses in classical plate and laminate theories. We also perform a series of homogenization, macroscopic, and localization analyses for an in‐plane heterogeneous composite plate to demonstrate the performance of the proposed method. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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