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Enregistrement W2426485740 · doi:10.1177/0021998316655393

Experimental and numerical investigation of the effect of gaps on fatigue behavior of unidirectional carbon/epoxy automated fiber placement laminates

2016· article· en· W2426485740 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEpoxyComposite materialThermographyTension (geology)Fatigue testingStress (linguistics)Stress concentrationStructural engineeringFlexibility (engineering)InfraredFracture mechanicsUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automated fiber placement (AFP) process provides high potential to repeatability and flexibility required for manufacturing of complex parts in many industries. Performance of such parts can be influenced by AFP manufacturing induced defects such as gaps and overlaps. In this work, the effect of gaps on fatigue behavior of unidirectional carbon/epoxy laminates was investigated. Tension–tension fatigue tests were conducted on defected samples and compared to reference samples free from defects. Infrared thermography technique was used for monitoring of damage propagation during fatigue loading. Moreover, a fatigue progressive damage model (FPDM) was developed and applied to laminates containing gaps to predict fatigue damage progression and failure. The experimental results revealed that the effect of gaps depends on the maximum applied stress during fatigue. The higher is the applied stress, the higher is the reduction in fatigue life. Good agreement was found between the results of fatigue life prediction from the FPDM and the experimental results for defected specimens.

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.

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)0,000
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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