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Enregistrement W2162937963 · doi:10.1177/108128603029772

On the Design of Neutral Elastic Inhomogeneities in the Case of Non-Uniform Loading

2003· article· en· W2162937963 sur OpenAlexaff
Daniel Van Vliet, Peter Schiavone, A. Mioduchowski

Notice bibliographique

RevueMathematics and Mechanics of Solids · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImperfectMatrix (chemical analysis)Stress fieldStress (linguistics)Interface (matter)Field (mathematics)Plane (geometry)PolynomialPhysicsMaterials scienceMechanicsMathematical analysisGeometryMathematicsFinite element methodComposite materialPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the problem of a single elastic inhomogeneity embedded within an infinite elastic matrix in anti-plane shear. In particular, we examine the design of this inhomogeneity to achieve (stress) neutrality when a non-uniform stress field is prescribed in the surrounding matrix. Since it is known that neutral elastic inhomogeneities do not exist when the inhomogeneity is assumed to be perfectly bonded to the matrix, the design method presented here is based on the assumption of an imperfect interface and the appropriate choice of the (single) interface parameter (characterizing the imperfect interface) to achieve the desired neutrality. Specifically, in the case of a homogeneously imperfect interface, it is shown that the circular inhomogeneity is neutral if and only if the prescribed non-uniform stress field in the surrounding matrix belongs to a certain class of polynomial functions. In the case of an inhomogeneously imperfect interface, neutrality is established for circular and elliptic inhomogeneities for specific classes of prescribed states of stress in the surrounding matrix. The results in this paper affirm the feasibility of designing a neutral elastic inhomogeneity by controlling the (imperfect) interface parameter describing the inhomogeneity-matrix interface.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,316

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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