Fiber Element Model of Sandwich Panels with Soft Cores and Composite Skins in Bending Considering Large Shear Deformations and Localized Skin Wrinkling
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the flexural performance of sandwich panels composed of a soft polyurethane foam core and glass-fiber-reinforced polymer (GFRP) skins. A robust numerical model is developed to predict the full load-deflection and strain responses of the panel. It is based on equilibrium and strain compatibility and accounts for the excessive shear deformation and material nonlinearity of the core. It also accounts for geometric nonlinearity in the form of localized deflection of the loaded skin using the principals of beam-on-elastic foundation and the change in core thickness due to its softness. The model incorporates various failure criteria, namely core shear failure, core flexural tension or compression failure, compression skin crushing or wrinkling, or tensile rupture of skin. The model has the advantage of being able to isolate quantitatively the individual contributions of flexure, shear, and localized skin deformations, to overall deflection. A parametric study is performed to examine the effects of core density and skin thickness on panel behavior. It is shown that as the core density increases from 32 to 192 kg/m3, the contribution of shear to overall deflection reduces from about 90 to 10%. It also appears that the optimal core density of the sandwich panels is within 96 to 128 kg/m3, which represents the lowest density necessary to achieve the highest ultimate strength and stiffness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».