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Enregistrement W2349665991

HIGH STRAIN RATE TENSILE FRAGMENTATION PROCESS OF DUCTILE MATERIALS AND THE EFFECTS OF MATERIAL PARAMETERS

2012· article· en· W2349665991 sur OpenAlexaff
Cas Key, Moe Key

Notice bibliographique

RevueJournal of solid mechanics. · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthStrain rateFragmentation (computing)Composite materialFracture (geology)MechanicsStructural engineeringPhysicsComputer scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By introducing a cohesive fracture model into the Mott[1] momentum diffusion analysis,Grady and Kipp[2] deduced a formula for predicting the average size of the fragments during a ductile fragmentation process.To quantitatively evaluate the accuracy of the Grady-Kipp formula,in this paper,we numerically simulated the fragmentation processes of an elastic-plastic bar undergoing initially uniform high strain rate tensile deformation.The key material parameters,including the fracture energy Gc,the material density ρ,yield stress A and the strain-rate sensitivity C,were varied intentionally for evaluating their effects on the fragmentation process.The average fragment sizes were calculated for a wide range of the prescribed strain rates and the material parameters.It was concluded that the Grady-Kipp model provides reasonably close predictions of the lower limit of the ductile fragment sizes,though slight deviations exist in the cases when the fundamental assumptions in the Grady-Kipp analysis do not apply.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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